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Enregistrement W4365814902 · doi:10.1038/s41467-023-37861-7

Evaluation of the methane paradox in four adjacent pre-alpine lakes across a trophic gradient

2023· article· en· W4365814902 sur OpenAlexaff
César Ordóñez, Tonya DelSontro, Timon Langenegger, Daphne Donis, Ena Suarez, Daniel F. McGinnis

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeEuropean CommissionSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésMethaneEnvironmental scienceAtmospheric methaneTrophic levelMethane emissionsAtmosphere (unit)Anoxic watersEnvironmental chemistryAtmospheric sciencesEcologyChemistryGeologyBiologyPhysicsMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contrasting the paradigm that methane is only produced in anoxic conditions, recent discoveries show that oxic methane production (OMP, aka the methane paradox) occurs in oxygenated surface waters worldwide. OMP drivers and their contribution to global methane emissions, however, are not well constrained. In four adjacent pre-alpine lakes, we determine the net methane production rates in oxic surface waters using two mass balance approaches, accounting for methane sources and sinks. We find that OMP occurs in three out of four studied lakes, often as the dominant source of diffusive methane emissions. Correlations of net methane production versus chlorophyll-a, Secchi and surface mixed layer depths suggest a link with photosynthesis and provides an empirical upscaling approach. As OMP is a methane source in direct contact with the atmosphere, a better understanding of its extent and drivers is necessary to constrain the atmospheric methane contribution by inland waters.

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)0,001
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations47
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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