MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399154135 · doi:10.1126/science.adn1262

Human activities shape global patterns of decomposition rates in rivers

2024· article· en· W4399154135 sur OpenAlexaff
Scott D. Tiegs, Krista A. Capps, David M. Costello, John P. Schmidt, Christopher J. Patrick, Jennifer J. Follstad Shah, Carri J. LeRoy, Vicenç Acuña, Ricardo Albariño, Daniel C. Allen, Cecília Alonso, Patricio Andino, Clay P. Arango, Jukka Aroviita, Marcus Vinícius Moreira Barbosa, Leon A. Barmuta, Colden V. Baxter, Brent J. Bellinger, Luz Boyero, Lyubov Bragina, Lee E. Brown, Andreas Bruder, Denise A. Bruesewitz, Francis J. Burdon, Marcos Callisto, Antonio Camacho, Cristina Canhoto, María M. Castillo, Éric Chauvet, Joanne E. Clapcott, Fanny Colas, J. Checo Colón-Gaud, Julien Cornut, Verónica Crespo‐Pérez, Wyatt F. Cross, Joseph M. Culp, Michaël Danger, Olivier Dangles, Elvira de Eyto, Alison M. Derry, Verónica Díaz Villanueva, Michael M. Douglas, Arturo Elosegi, Andrea C. Encalada, Sally A. Entrekin, Rodrigo Espinosa, Verónica Ferreira, Carmen Ferriol, Kyla M. Flanagan, Alexander S. Flecker, Tadeusz Fleituch, André Frainer, Nikolai Friberg, Paul C. Frost, Erica A. García, Liliana García-Lago, Pavel García, Mark O. Gessner, Sudeep D. Ghate, Darren P. Giling, Alan Gilmer, José Francisco Gonçalves, Rosario Karina Gonzales, Manuel A. S. Graça, Michael Grace, Natalie A. Griffiths, Hans‐Peter Grossart, François Guérold, Vladislav Gulis, Pablo E. Gutiérrez‐Fonseca, Luiz Ubiratan Hepp, Scott N. Higgins, Takuo Hishi, Joseph Huddart, John Hudson, Moss Imberger, Carlos Iñiguez‐Armijos, Mark W. Isken, Tomoya Iwata, David J. Janetski, Andrea E. Kirkwood, Aaron A. Koning, Sarian Kosten, Kevin A. Kuehn, Hjalmar Laudon, Peter R. Leavitt, Aurea Luiza Lemes da Silva, Shawn Leroux, Peter J. Lisi, Richard A. MacKenzie, Amy Marcarelli, Frank O. Masese, Peter B. McIntyre, Brendan G. McKie, Adriana O. Medeiros, Kristian Meissner, Marko Miliša, Shailendra Mishra, Yo Miyake, Ashley H. Moerke, Shorok Mombrikotb, Rob Mooney, Timothy P. Moulton, Timo Muotka, Junjiro N. Negishi, Vinicius Neres‐Lima, Mika Nieminen, Jorge Nimptsch, Jakub Ondruch, Riku Paavola, Isabel Pardo, E.T.H.M. Peeters, Jesús Pozo, Aaron Prussian, Estefania Quenta, Brian Reid, John S. Richardson, Anna Rigosi, José Rincón, Geta Rîşnoveanu, Christopher T. Robinson, Lorena Rodríguez–Gallego, Todd V. Royer, James A. Rusak, Anna C. Santamans, Géza B. Selmeczy, Gelas Simiyu, Agnija Skuja, Jerzy Smykla, Ryan A. Sponseller, Kandikere R. Sridhar, Aaron B. Stoler, Christopher M. Swan, Franco Teixeira de Mello, Jonathan D. Tonkin, Sari Uusheimo, Allison M. Veach, Sirje Vilbaste, Lena B.-M. Vought, Chiao‐Ping Wang, Jackson R. Webster, Paul Wilson, Stefan Woelfl, Guy Woodward, Marguerite A. Xenopoulos, Adam G. Yates, Chihiro Yoshimura, Catherine M. Yule, Yixin Zhang, Jacob A. Zwart

Notice bibliographique

RevueScience · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFreshwater macroinvertebrate diversity and ecology
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of British ColumbiaUniversity of ReginaOntario Tech UniversityTrent UniversityUniversity of CalgaryMemorial University of NewfoundlandInternational Institute for Sustainable DevelopmentQueen's UniversityUniversité du Québec à MontréalWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesDivision of Environmental BiologyUniversity of Georgia Research FoundationOffice of Environmental ManagementCelldex TherapeuticsU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésDecompositionCarbon cycleEnvironmental scienceLitterDetritusScale (ratio)Plant litterVariance decomposition of forecast errorsEcologyCelluloseCyclingVariance (accounting)STREAMSEcosystemBiologyGeographyMathematicsStatisticsComputer scienceForestryCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rivers and streams contribute to global carbon cycling by decomposing immense quantities of terrestrial plant matter. However, decomposition rates are highly variable and large-scale patterns and drivers of this process remain poorly understood. Using a cellulose-based assay to reflect the primary constituent of plant detritus, we generated a predictive model (81% variance explained) for cellulose decomposition rates across 514 globally distributed streams. A large number of variables were important for predicting decomposition, highlighting the complexity of this process at the global scale. Predicted cellulose decomposition rates, when combined with genus-level litter quality attributes, explain published leaf litter decomposition rates with high accuracy (70% variance explained). Our global map provides estimates of rates across vast understudied areas of Earth and reveals rapid decomposition across continental-scale areas dominated by human activities.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations33
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScienceMême sujetFreshwater macroinvertebrate diversity and ecologyTravaux en français237 207