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Enregistrement W3089057014 · doi:10.1002/lno.11606

The relevance of environment vs. composition on dissolved organic matter degradation in freshwaters

2020· article· en· W3089057014 sur OpenAlexfundno aff
Núria Catalán, Ada Pastor, Carles Borrego, Joan Pere Casas‐Ruiz, Jeffrey A. Hawkes, Carmen Gutiérrez, Daniel von Schiller, Rafael Marcé

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIntegrated Water Resources Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundMinisterio de Ciencia e InnovaciónAgència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de RecercaMinisterio de Economía y CompetitividadEuropean CommissionAgencia Estatal de InvestigaciónMinisterio de Ciencia, Innovación y UniversidadesCentres de Recerca de CatalunyaCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésDegradation (telecommunications)Environmental chemistryEnvironmental scienceComposition (language)Dissolved organic carbonOrganic matterRelevance (law)ChemistryEcologyBiologyComputer sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Dissolved organic matter (DOM) composition exerts a direct control on its degradation and subsequent persistence in aquatic ecosystems. Yet, under certain conditions, the degradation patterns of DOM cannot be solely explained by its composition, highlighting the relevance of environmental conditions for DOM degradation. Here, we experimentally assessed the relative influence of composition vs. environment on DOM degradation by performing degradation bioassays using three contrasting DOM sources inoculated with a standardized bacterial inoculum under five distinct environments. The DOM degradation kinetics modeled using reactivity continuum models showed that composition was more important than environment in determining the bulk DOM decay patterns. Changes in DOM composition resulted from the interaction between DOM source and environment. The role of environment was stronger on shaping the bacterial community composition, but the intrinsic nature of the DOM source exerted stronger control on the DOM degradation function.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations76
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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