MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3038425959 · doi:10.1002/jeq2.20117

Global Research Alliance N<sub>2</sub>O chamber methodology guidelines: Design considerations

2020· article· en· W3038425959 sur OpenAlexaff
Timothy J. Clough, Philippe Rochette, Mari Pihlatie, Jesper Riis Christiansen, R. E. Thorman

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Quality · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueRadioactivity and Radon Measurements
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAllianceEnvironmental scienceSystems engineeringEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Terrestrial ecosystems, both natural ecosystems and agroecosystems, generate greenhouse gases (GHGs). The chamber method is the most common method to quantify GHG fluxes from soil–plant systems and to better understand factors affecting their generation and mitigation. The objective of this study was to review and synthesize literature on chamber designs (non‐flow‐through, non‐steady‐state chamber) and associated factors that affect GHG nitrous oxide (N2O) flux measurement when using chamber methods. Chamber design requires consideration of many facets that include materials, insulation, sealing, venting, depth of placement, and the need to maintain plant growth and activity. Final designs should be tailored, and bench tested, in order to meet the nuances of the experimental objectives and the ecosystem under study while reducing potential artifacts. Good insulation, to prevent temperature fluctuations and pressure changes, and a high‐quality seal between base and chamber are essential. Elimination of pressure differentials between headspace and atmosphere through venting should be performed, and designs now exist to eliminate Venturi effects of earlier tube‐type vent designs. The use of fans within the chamber headspace increases measurement precision but may alter the flux. To establish best practice recommendations when using fans, further data are required, particularly in systems containing tall plants, to systematically evaluate the effects that fan speed, position, and mixing rate have on soil gas flux.

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)0,048
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,256

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0480,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,017

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 Opus0,799
Tête enseignante GPT0,588
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations90
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Environmental QualityMême sujetRadioactivity and Radon MeasurementsTravaux en français237 207