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Enregistrement W4408475410 · doi:10.5194/egusphere-egu25-9033

Monthly Year-Round Characteristics and Ocean Export of Riverine Organic Matter: Relationship with Microplastics

2025· preprint· en· W4408475410 sur OpenAlexaff
Chan-Yeong Je, Seung‐Kyu Kim, Jisu Kim, Nan-Seon Song, Tae-Ha Kim

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensMRF Geosystems (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroplasticsOrganic matterEnvironmental scienceOceanographyGeologyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rivers play a crucial role in transporting carbon from terrestrial watersheds to oceans. Understanding the quantity and characteristics of riverine organic matter discharged into the ocean is essential for predicting changes in marine and global organic carbon cycles. Riverine organic matter, comprising both allochthonous and autochthonous fractions, is influenced by shifts in watershed sources driven by climate change, as well as socio-economic transformations that affect its production and characteristics. Plastics, a significant source of allochthonous organic carbon, could contribute substantially to rivers, and microplastics (MPs) generated from plastic degradation may alter carbon cycling within river systems through interactions with other organic materials. Despite their importance, MP exports from rivers to oceans remain poorly quantified and rarely measured in terms of carbon mass, with even less understanding of their interactions with other forms of riverine organic matter. To address this gap, we have investigated the five major rivers in South Korea, accounting for 90% of the freshwater discharge. Here, we present the preliminary results for three major rivers, representing Korean fluvial system connected to the Yellow Sea. Both particulate and dissolved organic matters were characterized in quantitative and qualitative terms by monthly sampling at each river-mouth station, including particulate organic carbon (POC), chlorophyll-a, transparent exopolymer particles (TEP), Coomassie stainable particles (CSP), and MPs for particulate forms and dissolved organic carbon (DOC) and dissolved organic matter (CDOM and FDOM) of dissolved forms. Considering the spatiotemporal variability of organic matters and MPs, river samples were collected three times a day at 2-3 hour intervals and in each sampling by compositing the samples taken from horizontally three cross-sectioned sites and vertically 3–5 water column layers per site. This study aims to quantify the monthly loads of total organic carbon (POC and DOC) entering the ocean from these rivers, assess the relationships between various forms of organic matter, and determine the relative contribution of MP-derived organic carbon to total organic carbon. Our results are expected to provide valuable insights into the ocean load and their inter-relationships of various organic matter forms originated from fluvial system, and their potential impact on the marine carbon cycle.Acknowledgement: This work was supported by the National Research Foundation of Korea (NRF) grant funded by the Korea government (MSIT) (No. RS-2024-00356940).

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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