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Enregistrement W4388022676 · doi:10.1029/2023av000990

Modeling Denitrification: Can We Report What We Don't Know?

2023· article· en· W4388022676 sur OpenAlex
Balázs Grosz, Amanda Matson, Klaus Butterbach‐Bahl, Timothy J. Clough, Eric A. Davidson, René Dechow, S. DelGrosso, Efstathios Diamantopoulos, Peter Dörsch, Edwin Haas, Hongxing He, Christopher V. Henri, Dafeng Hui, Kristina Kleineidam, David Kraus, Matthias Kuhnert, Joël Léonard, Christoph Müller, Søren O. Petersen, Debjani Sihi, Iris Vogeler, Reinhard Well, Jagadeesh Yeluripati, Jinbo Zhang, Clemens Scheer

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAGU Advances · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeBundesministerium für Bildung und ForschungDeutsche ForschungsgemeinschaftDeutscher Akademischer AustauschdienstEuropean Commission
Mots-clésDenitrificationEnvironmental scienceComputer scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Biogeochemical models simulate soil nitrogen (N) turnover and are often used to assess N losses through denitrification. Though models simulate a complete N budget, often only a subset of N pools/fluxes (i.e., N 2 O, , NH 3 , NO x ) are published since the full budget cannot be validated with measured data. Field studies rarely include full N balances, especially N 2 fluxes, which are difficult to quantify. Limiting publication of modeling results based on available field data represents a missed opportunity to improve the understanding of modeled processes. We propose that the modeler community support publication of all simulated N pools and processes in future studies.

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.

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 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,698
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,236 · 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