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Enregistrement W3093199843 · doi:10.1007/s10533-020-00703-5

Origin and fate of dissolved organic matter in four shallow Baltic Sea estuaries

2020· article· en· W3093199843 sur OpenAlexaff
Maren Voß, Eero Asmala, Ines Bartl, Jacob Carstensen, Daniel J. Conley, Joachim W. Dippner, Christoph Humborg, Kaarina Lukkari, Jolita Petkuvienė, Heather E. Reader, Colin A. Stedmon, Irma Vybernaite‐Lubiene, Nicola Wannicke, Mindaugas Žilius

Notice bibliographique

RevueBiogeochemistry · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesLeibniz-Institut für Ostseeforschung WarnemündeVetenskapsrådetAcademy of FinlandSvenska Forskningsrådet FormasDeutsche ForschungsgemeinschaftEuropean Commission
Mots-clésEstuaryBaltic seaOceanographyDissolved organic carbonOrganic matterGeologyEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Ecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Coastal waters have strong gradients in dissolved organic matter (DOM) quantity and characteristics, originating from terrestrial inputs and autochthonous production. Enclosed seas with high freshwater input therefore experience high DOM concentrations and gradients from freshwater sources to more saline waters. The brackish Baltic Sea experiences such salinity gradients from east to west and from river mouths to the open sea. Furthermore, the catchment areas of the Baltic Sea are very diverse and vary from sparsely populated northern areas to densely populated southern zones. Coastal systems vary from enclosed or open bays, estuaries, fjords, archipelagos and lagoons where the residence time of DOM at these sites varies and may control the extent to which organic matter is biologically, chemically or physically modified or simply diluted with transport off-shore. Data of DOM with simultaneous measurements of dissolved organic (DO) nitrogen (N), carbon (C) and phosphorus (P) across a range of contrasting coastal systems are scarce. Here we present data from the Roskilde Fjord, Vistula and Öre estuaries and Curonian Lagoon; four coastal systems with large differences in salinity, nutrient concentrations, freshwater inflow and catchment characteristics. The C:N:P ratios of DOM of our data, despite high variability, show site specific significant differences resulting largely from differences residence time. Microbial processes seemed to have minor effects, and only in spring did uptake of DON in the Vistula and Öre estuaries take place and not at the other sites or seasons. Resuspension from sediments impacts bottom waters and the entire shallow water column in the Curonian Lagoon. Finally, our data combined with published data show that land use in the catchments seems to impact the DOC:DON and DOC:DOP ratios of the tributaries most.

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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,086

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations40
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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