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Enregistrement W4413843703 · doi:10.1002/lom3.10727

The <scp> ICOS OTC <i>p</i> CO <sub>2</sub> </scp> instrument intercomparison

2025· article· en· W4413843703 sur OpenAlexafffund
Tobias Steinhoff, Thanos Gkritzalis, S. D. M. Jones, Vlad A. Macovei, Craig Neill, Ute Schuster, John Akl, Ricardo Arruda, Dariia Atamanchuk, Mark A. Barry, Laurence Beaumont, Carolina Cantoni, Andrew G. Dickson, Jana Fahning, Jac Fought, Constantin Frangoulis, Lucía Gutiérrez‐Loza, C. P. HAGAN, Martti Honkanen, Sami Kielosto, Nadja Kinski, Arne Körtzinger, Peter Landschützer, Siv K. Lauvset, Noah Lawrence‐Slavas, Quanlong Li, Anna Luchetta, Damien Malardé, Melf Paulsen, Markus Ritschel, Anna Rutgersson, Richard Sanders, Kiminori Shitashima, Reggie S. Spaulding, Natalia Stamataki, Ken Stenbäck, Adrienne J. Sutton, Witold Tatkiewicz, Maciej Telszewski, Hannelore Theetaert, Bronte Tilbrook, Rik Wanninkhof

Notice bibliographique

RevueLimnology and Oceanography Methods · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensBedford Institute of OceanographyDalhousie University
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE Climate, Energy and MobilityNOAA Pacific Marine Environmental LaboratoryNational Key Research and Development Program of ChinaNatural Environment Research CouncilNational Oceanic and Atmospheric AdministrationVlaamse regeringCanada Foundation for InnovationHelmholtz AssociationFonds Wetenschappelijk OnderzoekHORIZON EUROPE Framework ProgrammeCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaVlaams Instituut voor de ZeeNorges ForskningsrådDalhousie UniversityUniversity of ExeterVetenskapsrådetNational Science FoundationIntegrated Marine Observing System
Mots-clésEnvironmental scienceChemistryEnvironmental chemistryFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In 2021, the Ocean Thematic Centre of the European Research Infrastructure “Integrated Carbon Observation System” conducted an international partial pressure of carbon dioxide ( p CO 2 ) instrument intercomparison. The goal was to understand how different types of instrumentation for the measurement of ocean p CO 2 compare to each other. During the two‐week long experiment, we installed various instruments in a tank facility using natural sea water (North Sea). These included direct air–water equilibration systems and membrane‐based flow‐through instruments along with submersible sensors and instruments that are normally installed on buoys and autonomous surface vehicles. In situ instruments were installed inside the tank and the flow‐through instruments were fed the same water using a pumping system. We changed the temperature (between 10°C and 28°C) and the seawater p CO 2 (between 250 and 800 μ atm) to observe instrument responses over a wide range. Since there is no reference for surface ocean p CO 2 measurements, we agreed on a set of instruments serving as intercomparison reference. All data from the different instruments were then compared against the intercomparison reference during periods of stable temperature and p CO 2 . The study provides important information to enhance future ocean carbon monitoring networks, but makes no direct recommendation for the use of any specific sensor. A major finding is that equilibration through direct air–water contact appears to be more consistent and independent of external factors than equilibration through a membrane or photometric detection. We found several instruments with no temperature measurements at the location of equilibration or with uncalibrated temperature sensors introducing significant uncertainty in the results.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,343
Score d'incertitude au seuil0,822

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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