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Enregistrement W2954228602 · doi:10.1139/cjss-2018-0104

Characteristics of CO<sub>2</sub>, water vapor, and energy exchanges at a headwater wetland ecosystem of the Qinghai Lake

2019· article· en· W2954228602 sur OpenAlexvenueno aff
Shengkui Cao, Guangchao Cao, Kelong Chen, Guangzhao Han, Ying Liu, Yufan Yang, Xiaodong Li

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChina Postdoctoral Science FoundationRecruitment Program of Global ExpertsChinese Academy of SciencesMinistry of Education of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEcosystem respirationEvapotranspirationWetlandEcosystemEnvironmental scienceLatent heatPrimary productionBowen ratioHydrology (agriculture)Atmospheric sciencesPrecipitationPlateau (mathematics)Carbon dioxideAnimal scienceEcologyGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ecosystem carbon dioxide (CO2), water vapor, and heat exchanges in alpine wetlands on the Qinghai–Tibetan Plateau are not comprehensively understood. Thus, we studied variability of net ecosystem CO2 exchange (NEE), ecosystem respiration (Re), gross primary production (GPP), evapotranspiration (ET), and heat fluxes over a headwater wetland ecosystem in the Qinghai Lake region. Results showed that the headwater wetland ecosystem was net CO2 absorption on the annual scale, in which monthly NEE, GPP, and Re in two consecutive years varied from −165.16 to 93 g CO2 m−2 mo−1, 6.66 to 384.45 g CO2 m−2 mo−1, and 6.9 to 232.02 g CO2 m−2 mo−1, respectively. The monthly ET from June to September was smaller than precipitation; these results reversed in the remaining months. Annual ET was 362.1 mm in 2015 and 324.96 mm in 2016. The net radiation (Rn), sensible heat (H), latent heat (LE), and ground heat (G) fluxes showed similar monthly patterns. Values of monthly average half-hour Rn, H, LE, and G at the daytime showed Rn > LE > H > G, and the time of the monthly half-hour G peak obviously lagged the Rn, H, and LE. Monthly average Bowen ratios were <1 from May to October, but it reversed in the rest of the months.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,169 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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