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Enregistrement W4281493169 · doi:10.1002/ecy.3763

Unified understanding of intrinsic and extrinsic controls of dissolved organic carbon reactivity in aquatic ecosystems

2022· review· en· W4281493169 sur OpenAlexaff
Martin Berggren, François Guillemette, Magdalena Bieroza, Ishi Buffam, Anne Deininger, Jeffrey A. Hawkes, Dolly N. Kothawala, Richard A. LaBrie, Jean‐François Lapierre, Kathleen R. Murphy, Enass Said Al‐Kharusi, Mayra P. D. Rulli, Geert Hensgens, Hani Younes, Urban Wünsch

Notice bibliographique

RevueEcology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesVetenskapsrådetNorges ForskningsrådHelge Ax:son Johnsons StiftelseSvenska Forskningsrådet Formas
Mots-clésReactivity (psychology)Dissolved organic carbonContext (archaeology)EcologyEcosystemAquatic ecosystemCarbon cycleEnvironmental scienceEnvironmental chemistryChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite our growing understanding of the global carbon cycle, scientific consensus on the drivers and mechanisms that control dissolved organic carbon (DOC) turnover in aquatic systems is lacking, hampered by the mismatch between research that approaches DOC reactivity from either intrinsic (inherent chemical properties) or extrinsic (environmental context) perspectives. Here we propose a conceptual view of DOC reactivity in which the combination of intrinsic and extrinsic factors controls turnover rates and determines which reactions will occur. We review three major types of reactions (biological, photochemical, and flocculation) from an intrinsic chemical perspective and further define the environmental features that modulate the expression of chemically inherent reactivity potential. Finally, we propose hypotheses of how extrinsic and intrinsic factors together shape patterns in DOC turnover across the land-to-ocean continuum, underscoring that there is no intrinsic DOC reactivity without environmental context. By acknowledging the intrinsic-extrinsic control duality, our framework intends to foster improved modeling of DOC reactivity and its impact on ecosystem services.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,197 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations66
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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