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Enregistrement W4283732105 · doi:10.3389/fenvc.2022.930327

The Contribution of Endmembers to Mixtures of Leaf Leachates and Riverine DOM can be Determined by Measuring Their Size and Fluorescence Properties

2022· article· en· W4283732105 sur OpenAlexafffund
Chad W. Cuss, Céline Guéguen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Environmental Chemistry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésChemistryFluorescenceDissolved organic carbonFractionationAbsorbanceAnalytical Chemistry (journal)DeconvolutionChromatographyEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The molecular mass distribution (MMD) and fluorescence properties of dissolved organic matter (DOM) are important characteristics for tracing and predicting its pathways, processes, and fate in aquatic systems. For the first time, asymmetrical flow field-flow fractionation (AF4) with coupled absorbance and fluorescence detectors was used to determine the contribution of endmembers to three mixtures of leaf leachate and riverine DOM in various proportions. Parallel factor analysis (PARAFAC) and fractogram deconvolution were used to decompose and distinguish the size distributions and fluorescence excitation-emission matrices (EEMs) of mixture constituents. It was determined that: 1) Both size and optical properties were conservative tracers in mixtures; 2) Fractogram deconvolution was extremely helpful for discriminating endmember size properties; 3) The contributions of endmembers to overall DOC concentration were accurately estimated using both the proportion of a humic-like PARAFAC component (0.93 < R 2 < 1.00), and the ratios of deconvoluted peaks (0.88 < R 2 < 0.98). The fluorescence at the peak maximum of the MMD was lacking in protein-/polyphenol-like and microbial humic-like fluorescence compared to the whole sample (−11 ± 9 and −10 ± 7%, respectively); however, the contribution of endmembers to the MMD (A 254 ) were also effectively predicted using both the proportion of a microbial humic-like PARAFAC component (0.91 < R 2 < 0.98) and the ratio of deconvoluted peaks (0.94 < R 2 < 0.98).

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,536
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,139
Écart entre enseignants0,135 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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