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Enregistrement W3136168887 · doi:10.1038/s43247-021-00192-w

Carbon dioxide fluxes increase from day to night across European streams

2021· article· en· W3136168887 sur OpenAlexaff
Katrin Attermeyer, Joan Pere Casas‐Ruiz, Thomas Fuß, Ada Pastor, Sophie Cauvy‐Fraunié, Danny Sheath, Anna Nydahl, A. Doretto, Ana Paula Portela, Brian C. Doyle, Nikolay Simov, Catherine Gutmann Roberts, Georg H. Niedrist, Xisca Timoner, Vesela Evtimova, Laura Barral-Fraga, Tea Bašić, Joachim Audet, Anne Deininger, Georgina Busst, Stefano Fenoglio, Núria Catalán, Elvira de Eyto, Francesca Pilotto, Jordi‐René Mor, J.L.F. Monteiro, David Fletcher, Christian Noß, Miriam Colls, Magdalena Nagler, Liu Liu, Clara Romero González‐Quijano, Ferran Romero, Nina Pansch, José L. J. Ledesma, Josephine Pegg, Marcus Klaus, Anna Freixa, Sonia Herrero Ortega, Clara Mendoza‐Lera, Adam Bednařík, Jérémy Fonvielle, Peter Gilbert, Lyubomir Kenderov, Martin Rulı́k, Pascal Bodmer

Notice bibliographique

RevueCommunications Earth & Environment · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaLeibniz-GemeinschaftLeibniz-Institut für Gewässerökologie und BinnenfischereiEuropean CommissionOffice National de l’Eau et des Milieux AquatiquesUniversität Wien
Mots-clésCarbon dioxideSTREAMSDiel vertical migrationEnvironmental scienceFluvialCarbon dioxide in Earth's atmosphereFlux (metallurgy)Atmospheric sciencesOceanographyEnvironmental chemistryHydrology (agriculture)ChemistryEcologyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Globally, inland waters emit over 2 Pg of carbon per year as carbon dioxide, of which the majority originates from streams and rivers. Despite the global significance of fluvial carbon dioxide emissions, little is known about their diel dynamics. Here we present a large-scale assessment of day- and night-time carbon dioxide fluxes at the water-air interface across 34 European streams. We directly measured fluxes four times between October 2016 and July 2017 using drifting chambers. Median fluxes are 1.4 and 2.1 mmol m−2 h−1 at midday and midnight, respectively, with night fluxes exceeding those during the day by 39%. We attribute diel carbon dioxide flux variability mainly to changes in the water partial pressure of carbon dioxide. However, no consistent drivers could be identified across sites. Our findings highlight widespread day-night changes in fluvial carbon dioxide fluxes and suggest that the time of day greatly influences measured carbon dioxide fluxes across European streams.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations69
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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