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Enregistrement W3175861885 · doi:10.1002/essoar.10507313.1

New insights into diel to interannual variation in carbon dioxide emissions from lakes and reservoirs

2021· preprint· en· W3175861885 sur OpenAlexaff
Małgorzata Gołub, Ankur R. Desai, Timo Vesala, Ivan Mammarella, Anne Ojala, Gil Bohrer, Gesa A. Weyhenmeyer, Peter D. Blanken, Werner Eugster, Franziska Koebsch, Jiquan Chen, Kevin Czajkowski, Chandrashekhar Deshmukh, Frédéric Guérin, Jouni Heiskanen, Elyn Humphreys, Anders Jönsson, Jan Karlsson, George W. Kling, Xuhui Lee, Heping Liu, Annalea Lohila, Erik Lundin, Timothy H. Morin, Eva Podgrajsek, Maria Provenzale, Anna Rutgersson, Torsten Sachs, Erik Sahlée, D. Serça, Changliang Shao, Christopher Spence, Ian B. Strachan, Wei Xiao

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensMcGill UniversityEnvironment and Climate Change CanadaCarleton University
Organismes subventionnairesDivision of Environmental BiologyLeibniz-GemeinschaftOffice of ScienceNational Science FoundationLeibniz-Institut für Gewässerökologie und BinnenfischereiVetenskapsrådetAcademy of FinlandElectricité de FranceU.S. Department of Energy
Mots-clésDiel vertical migrationEnvironmental scienceEddy covarianceFlux (metallurgy)Carbon dioxideAtmospheric sciencesVariation (astronomy)Temporal scalesNorthern HemisphereCarbon fluxClimatologyCarbon sinkSeasonalityEcosystemClimate changeOceanographyEcologyGeologyBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accounting for temporal changes in carbon dioxide (CO 2 ) emissions from freshwaters remains a challenge for global and regional carbon budgets. Here, we synthesize 171 site-months of eddy covariance flux measurements of CO 2 from 13 lakes and reservoirs in the Northern Hemisphere (NH) and quantify the magnitude and dynamics at multiple temporal scales. We found pronounced diel and sub-monthly oscillatory variations in CO 2 flux at all sites. Diel variation converted sites to daily net sinks of CO 2 in only 11% of site-months. Upscaled annual emissions had an average of 25% (range 3-58%) interannual variation. Given temporal variation remains under-represented in inventories of CO 2 emissions from lakes and reservoirs, revisions in CO 2 flux are needed using a better representation of sub-daily to interannual variability. Constraining short- and long-term variability is necessary to improve detection of temporal changes of CO 2 fluxes in response to natural and anthropogenic drivers.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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