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Enregistrement W4252930398 · doi:10.31223/osf.io/cs7nx

River inflow dominates methane emissions in an Arctic coastal system

2019· preprint· en· W4252930398 sur OpenAlexafffundabout
Cara C. Manning, Victoria Preston, Samantha Jones, Anna P. M. Michel, D. Nicholson, P K Duke, Mohamed Ahmed, Kevin Manganini, Brent Else, Philippe D. Tortell

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of CalgaryUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Defense Science and Engineering GraduateKillam TrustsNunavut Arctic CollegeArctic Institute of North AmericaPolar Knowledge CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWoods Hole Oceanographic InstitutionMarine Environmental Observation Prediction and Response NetworkNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésEstuaryEnvironmental scienceBayArctic ice packGreenhouse gasOceanographyArcticCarbon dioxideHydrology (agriculture)SeasonalityMethaneInflowSea iceGeologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measurements of greenhouse gases in Arctic waters are strongly biased toward low-ice summer conditions, with few observations during periods of seasonal ice retreat. We present a year-round time series of dissolved methane (CH4) and nitrous oxide (N2O), along with targeted observations during ice melt of CH4 and carbon dioxide (CO2) in a river and estuary adjacent to Cambridge Bay, Nunavut, Canada. CH4 displayed dramatic seasonality, in contrast to limited seasonal changes in N2O. During the river freshet, CH4 concentrations in the river and ice-covered estuary were up to 240,000% saturation and 19,000% saturation, respectively, but quickly dropped by >100-fold following ice melt. Observations with a robotic kayak revealed that river-derived CH4 and CO2 were transported to the estuary and rapidly ventilated to the atmosphere once ice cover retreated. We estimate that river discharge accounts for >95% of annual CH4 sea-to-air emissions from the estuary.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,336

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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