A simplified approach to detect a significant carbon dioxide reduction by phytoplankton in lakes and rivers on a regional and global scale
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Carbon dioxide (CO 2 ) uptake by phytoplankton can significantly reduce the partial pressure of CO 2 ( p CO 2 ) in lakes and rivers, and thereby CO 2 emissions. Presently, it is not known in which inland waters on Earth a significant p CO 2 reduction by phytoplankton is likely. Since detailed, comparable carbon budgets are currently not available for most inland waters, we modified a proxy to assess the p CO 2 reduction by phytoplankton, originally developed for boreal lakes, for application on a global scale. Using data from 61 rivers and 125 lakes distributed over five continents, we show that a significant p CO 2 reduction by phytoplankton is widespread across the temperate and sub-/tropical region, but absent in the cold regions on Earth. More specifically, we found that a significant p CO 2 reduction by phytoplankton might occur in 24% of the lakes in the temperate region, and 39% of the lakes in the sub-/tropical region. We also showed that such a reduction might occur in 21% of the rivers in the temperate region, and 5% of the rivers in the sub-/tropical region. Our results indicate that CO 2 uptake by phytoplankton is a relevant flux in regional and global carbon budgets. This highlights the need for more accurate approaches to quantify CO 2 uptake by primary producers in inland waters, particularly in the temperate and sub-/tropical region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».