Methane and carbon dioxide evasion from a mosaic of Amazon lakes, river channels, and inundated forests
Notice bibliographique
Résumé
Seasonally inundated forests are the largest type of wetland in the Amazon basin. Here we provide new data from inundated forests, a lake, and river channels during high water in the forested Anavilhanas archipelago (Negro River, Brazil). Evasion pathways of CH4 in flooded forests include tree trunks, diffusion from the water, and ebullition. Within flooded forest sites, diffusive CH4 fluxes were lowest (mean, 6.2 µmol m-2 h-1), ebullitive fluxes averaged 50 µmol m-2 h-1, and fluxes from the trees had the highest fluxes when expressed per inundated surface area (83 µmol m-2 h-1). The lake and river channels usually had higher CH4 and CO2 fluxes than inundated forests. Overall, mean CH4 fluxes from inundated forests in our study were lower than fluxes measured in nutrient-rich inundated forests. Our results contribute to understanding the heterogeneity of C fluxes from inundated forests. Water levels, currents and extent of inundated habitats contribute to variability in gas fluxes. Outgassing rates are expected to become more variable with projected periods of especially high and low water levels as the climate changes.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».