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Enregistrement W4390771174 · doi:10.2480/agrmet.d-23-00014

Comparisons of different sample air-drying systems for carbon dioxide flux measurements based on eddy covariance in cold environments

2024· article· en· W4390771174 sur OpenAlexaff
Taichi NOSHIRO, Daïki Nomura, Fumiyoshi Kondo, Keisuke Ono, Brent Else, Hiroki Ikawa

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Meteorology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEddy covarianceCarbon dioxideFlux (metallurgy)Sample (material)Environmental scienceAtmospheric sciencesCarbon dioxide in Earth's atmosphereMeteorologyCovarianceMaterials sciencePhysicsThermodynamicsStatisticsMathematicsChemistryEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In cold region such as sea ice areas, it is difficult to evaluate the carbon dioxide exchange between the surface and atmosphere (CO 2 flux) by eddy covariance due to their small flux magnitudes.Drying air samples using a closed-path infrared gas analyzer is effective for measuring small CO 2 fluxes.However, using drying equipment leads to the attenuation of turbulent fluctuations, which tends to result in underestimation of CO 2 flux.Therefore, it is necessary to survey which dryer is best to minimize this underestimation while effectively drying air samples.In this study, we evaluated the drying ability and persistence using desiccants and a membrane dryer, and the impact of air-drying on CO 2 fluxes by simultaneous observations of the drying and non-drying systems.The drying systems with desiccants showed high drying abilities, but their persistence was only a few hours.The drying system with a membrane dryer had a lower drying ability.However, it successfully eliminated the water vapor fluctuation, which was important for accurate CO 2 flux measurements.The use of the membrane dryer in the drying system resulted in only 5% underestimation of CO 2 fluxes due to the attenuation of CO 2 mixing ratio fluctuations, further suggesting its usefulness.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,212 · 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'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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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