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Enregistrement W4408429540 · doi:10.5194/egusphere-egu25-15710

Emerging diversity of volatile organic compounds from freshwater and marine ecosystems

2025· preprint· en· W4408429540 sur OpenAlexaff
Riikka Rinnan, R. Elfyn Hughes, Yinghuan Qin, Mehrshad Foroughan, Isabelle Laurion, Geneviève Chiapusio, Michael Steinke, Lauri Laakso, Heidi Hellén, Kaisa Kraft, Jyri Seppälä, Kajsa Roslund, Jesper Riis Christiansen, Thomas Holst

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Chemical Sensor Technologies
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversity (politics)Marine ecosystemEnvironmental scienceEcosystemEnvironmental chemistryFreshwater ecosystemEcologyGeographyChemistryBiologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The chemical diversity of volatile organic compound (VOC) emissions from terrestrial vegetation is relatively well understood, while research on VOC emissions from freshwater and marine systems has largely focused on dimethyl sulfide (DMS) and isoprene. Through VOC concentration measurements in water samples, and VOC flux measurements using floating chambers and the direct eddy covariance (EC) technique we aim to evaluate aquatic ecosystems as sources of VOCs. Here, we present selected case studies that demonstrate the need to consider other VOCs beyond DMS and isoprene when assessing aquatic sources of atmospheric VOCs.A survey of depth-specific VOC concentrations in water from four Alpine lakes in France showed that VOC concentrations were highest either at the deep chlorophyll maximum or at the surface. The VOC composition profiles differed between depths and lakes. In another study, we assessed net emissions of VOCs from three ponds in a rewetted peatland forest in Denmark. Again, the three ponds showed differences in the quantity and diversity of their emission profiles. Over 100 chemical species were detected, including acetone, acetaldehyde, isoprene, other terpenoids, and hydrocarbons. The most eutrophic and acidic pond had highest emission rates but lower VOC diversity compared to the alkaline ponds.The VOC emission rates and compositions also vary over time, depending on the balance between VOC production, consumption, and emission rates, driven by both biotic and abiotic factors. Our EC flux measurements on Utö Island in the Baltic Sea show strong seasonal variation in marine VOC emissions, which can be coupled to the biomass and phenology of the phytoplankton as well as to environmental factors.We highlight the emerging diversity of VOC emissions from aquatic ecosystems. These emissions need to be better quantified to assess their atmospheric fate and implications.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,822

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,004
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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