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Enregistrement W3005923445 · doi:10.1002/lol2.10135

Paired O<sub>2</sub>–CO<sub>2</sub> measurements provide emergent insights into aquatic ecosystem function

2020· article· en· W3005923445 sur OpenAlexafffund
Dominic Vachon, Steven Sadro, Matthew J. Bogard, Jean‐François Lapierre, Helen M. Baulch, James A. Rusak, Blaize A. Denfeld, Alo Laas, Marcus Klaus, Jan Karlsson, Gesa A. Weyhenmeyer, Paul A. del Giorgio

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalQueen's UniversityMinistry of the Environment, Conservation and ParksUniversity of SaskatchewanUniversité de MontréalUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesMinistère de l’Environnement, de la Protection de la nature et des ParcsKempestiftelsernaGlobal Lake Ecological Observatory NetworkKnut och Alice Wallenbergs StiftelseVetenskapsrådetNational Science FoundationEesti TeadusagentuurSvenska Forskningsrådet Formas
Mots-clésAquatic ecosystemEcosystemEnvironmental scienceWetlandEcologyComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scientific Significance Statement Metabolic stoichiometry predicts that dissolved oxygen (O2) and carbon dioxide (CO2) in aquatic ecosystems should covary inversely; however, field observations often diverge from theoretical expectations. Here, we propose a suite of metrics describing this O2 and CO2 decoupling and introduce a conceptual framework for interpreting these metrics within aquatic ecosystems. Within this framework, we interpret cross‐system patterns of high‐frequency O2 and CO2 measurements in 11 northern lakes and extract emergent insights into the metabolic behavior and the simultaneous roles of chemical and physical forcing in shaping ecosystem processes. This approach leverages the power of high‐frequency paired O2–CO2 measurements, and yields a novel, integrative aquatic system typology which can also be applicable more broadly to streams and rivers, wetlands and marine systems.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,162 · 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

Citations100
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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