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Enregistrement W3122729044 · doi:10.1002/lno.11692

Identification of dissolved organic matter size components in freshwater and marine environments

2021· article· en· W3122729044 sur OpenAlexaff
Eero Asmala, Philippe Massicotte, Jacob Carstensen

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesSuomen YmpäristökeskusAcademy of FinlandAarhus Universitet
Mots-clésEnvironmental scienceDissolved organic carbonOrganic matterIdentification (biology)Environmental chemistryOceanographyEcologyChemistryGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Dissolved organic matter (DOM) in the transition zone from freshwater to marine systems was analyzed with a new approach for parameterizing the size distribution of organic compounds. We used size‐exclusion chromatography for molecular size analysis and quantified colored DOM (CDOM) on samples from two coastal environments in the Baltic Sea (Roskilde Fjord, Denmark and Gulf of Gdansk, Poland). We applied a Gaussian decomposition method to identify peaks from the chromatograms, providing information beyond bulk size properties. This approach complements methods where DOM is separated into size classes with pre‐defined filtering cutoffs, or methods where chromatograms are used only to infer average molecular weight. With this decomposition method, we extracted between three and five peaks from each chromatogram and clustered these into three size groups. To test the applicability of our method, we linked our decomposed peaks with salinity, a major environmental driver in the freshwater‐marine continuum. Our results show that when moving from freshwater to low‐salinity coastal waters, the observed steep decrease of apparent molecular weight is mostly due to loss of the high‐molecular‐weight fraction (HMW; >2 kDa) of CDOM. Furthermore, most of the CDOM absorbance in freshwater originates from HMW DOM, whereas the absorbing moieties are more equally distributed along the smaller size range (< 2 kDa) in marine samples.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,167
Écart entre enseignants0,161 · 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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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