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Enregistrement W4236127849 · doi:10.5194/bg-2017-191-ac2

Answer to reviewer 2

2017· peer-review· en· W4236127849 sur OpenAlexaboutno aff
Sina Berger

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeatEnvironmental scienceWater tableHydrology (agriculture)GraminoidNutrientPhotosynthetically active radiationCarbon sinkCarbon cycleAtmospheric sciencesEcosystemEcologyGeologyGroundwaterClimate changePlant communityOceanographyChemistryEcological succession

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Printer-friendly version Discussion paper of four study sites (from undisturbed to disturbed conditions) in a peatland complex in Ontario from April 2014 until September 2015.They used a variety of methods that complement each other in space and time (e.g.chamber flux measurements of CO2 and CH4, DIC and CH4 concentration measurements at different soil depths, stable isotope measurements of CO2 and CH4, FTIR analysis of organic matter and porewater and measurements of ancillary variables such as air and water temperature, photosynthetically active radiation and water table depth below surface).The authors raise the major question, how peatland carbon fluxes respond to anthropogenically changed hydrological conditions and long-term nutrient-infiltration effects.Their major answer is that plant functional type may be a key variable to predict how soil carbon cycling in peatlands will respond to future nutrient inputs and changes in hydrology.Shrub dominated disturbed peatlands may turn into carbon sources, while graminoid-moss dominated peatlands "may maintain the peatland's carbon storage function".However, I have few major concerns but after a thorough revision and/or modification of the manuscript it would be great to see this manuscript published in the Biogeoscience journal.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,219
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,251

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,219
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0080,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0750,020

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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