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Enregistrement W4251906037 · doi:10.5194/bg-2020-270

Ideas and perspectives: A strategic assessment of methane and nitrous oxide measurements in the marine environment

2020· preprint· en· W4251906037 sur OpenAlexaff
Samuel T. Wilson, Alia Al-Haj, Annie Bourbonnais, Claudia Frey, Robinson W. Fulweiler, J. D. Kessler, Hannah K. Marchant, Jana Milucka, Nicholas E. Ray, Parv Suntharalingham, Brett F. Thornton, Robert C. Upstill‐Goddard, Thomas Weber, Damian L. Arévalo‐Martínez, Hermann W. Bange, Heather Benway, Daniele Bianchi, Alberto Borges, Bonnie X. Chang, Patrick Crill, Daniela A. del Valle, Laura Farı́as, Samantha B. Joye, Annette Kock, Jabrane Labidi, Cara C. Manning, John W. Pohlman, Gregor Rehder, Katy J. Sparrow, Philippe D. Tortell, Tina Treude, David L. Valentine, Bess B. Ward, Simon X. Yang, Leonid Yurganov

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFondos de Desarrollo de la Astronomía NacionalGordon and Betty Moore FoundationUniversity of California, Los AngelesNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésBiogeochemistryBiogeochemical cycleEnvironmental scienceTrace gasMethaneInteroperabilityClimate changeMarine ecosystemGreenhouse gasEnvironmental resource managementEcosystemNitrous oxideEarth scienceComputer scienceOceanographyEcologyMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. In the current era of rapid climate change, accurate characterization of climate-relevant gas dynamics – namely production, consumption and net emissions – is required for all biomes, especially those ecosystems most susceptible to the impact of change. Marine environments include regions that act as net sources or sinks for a number of climate-active trace gases including methane (CH4) and nitrous oxide (N2O). The temporal and spatial distributions of CH4 and N2O are controlled by the interaction of complex biogeochemical and physical processes. To evaluate and quantify the importance of these mechanisms relevant to marine CH4 and N2O cycling requires a combination of traditional scientific disciplines including oceanography, microbiology, and numerical modeling. Fundamental to all of these efforts is ensuring that the datasets produced by independent scientists around the world are comparable and interoperable. Equally critical is transparent communication within the research community about the technical improvements required to increase our collective understanding of marine CH4 and N2O. An Ocean Carbon & Biogeochemistry (OCB) sponsored workshop was organized to enhance dialogue and collaborations pertaining to marine CH4 and N2O. Here, we summarize the outcomes from the workshop to describe the challenges and opportunities for near-future CH4 and N2O research in the marine environment.

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0190,011
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,213 · 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
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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