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Enregistrement W4300863241 · doi:10.3389/fenvs.2022.895531

Seasonal variability of CO2, CH4, and N2O content and fluxes in small agricultural reservoirs of the northern Great Plains

2022· article· en· W4300863241 sur OpenAlexafffund
Sydney Jensen, Jackie R. Webb, Gavin L. Simpson, Helen M. Baulch, Peter R. Leavitt, Kerri Finlay

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Environmental Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine and coastal ecosystems
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityUniversity of SaskatchewanUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for InnovationMinistry of Agriculture - SaskatchewanUniversity of Regina
Mots-clésEnvironmental chemistryEnvironmental scienceNutrientDiel vertical migrationChemistryHydrology (agriculture)EcologyGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inland waters are important global sources, and occasional sinks, of CO2, CH4, and N2O to the atmosphere, but relatively little is known about the contribution of GHGs of constructed waterbodies, particularly small sites in agricultural regions that receive large amounts of nutrients (carbon, nitrogen, phosphorus). Here, we quantify the magnitude and controls of diffusive CO2, CH4, and N2O fluxes from 20 agricultural reservoirs on seasonal and diel timescales. All gases exhibited consistent seasonal trends, with CO2 concentrations highest in spring and fall and lowest in mid-summer, CH4 highest in mid-summer, and N2O elevated in spring following ice-off. No discernible diel trends were observed for GHG content. Analyses of GHG covariance with potential regulatory factors were conducted using generalized additive models (GAMs) that revealed CO2 concentrations were affected primarily by factors related to benthic respiration, including dissolved oxygen (DO), dissolved inorganic nitrogen (DIN), dissolved organic carbon (DOC), stratification strength, and water source (as δ18Owater). In contrast, variation in CH4 content was correlated positively with factors that favoured methanogenesis, and so varied inversely with DO, soluble reactive phosphorus (SRP), and conductivity (a proxy for sulfate content), and positively with DIN, DOC, and temperature. Finally, N2O concentrations were driven mainly by variation in reservoir mixing (as buoyancy frequency), and were correlated positively with DO, SRP, and DIN levels and negatively with pH and stratification strength. Estimates of mean CO2-eq flux during the open-water period ranged from 5,520 mmol m−2 year1 (using GAM-predictions) to 10,445 mmol m−2 year−1 (using interpolations of seasonal data) reflecting how extreme values were extrapolated, with true annual flux rates likely falling between these two estimates.

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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,149
Écart entre enseignants0,141 · 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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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