Bubble Distribution Along Major Rivers in the Amazon During the High‐Water Season
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ebullition (gas bubbling) from aquatic ecosystems is an important pathway for gas transport from waterbodies to the atmosphere. The spatial and temporal variability of bubbles is typically high and often driven by the distribution of temporary or permanent hotspots. Understanding ebullition patterns remains key to adequately quantifying the exchange of poorly soluble gases like methane. In this study, we performed a spatial analysis of bubble quantity and relative size using a scientific echosounder during the high‐water season across black‐, white‐, and clearwater river floodplains, encompassing a wide variety of waterbody types such as lakes, main fluvial channels, tributaries, and flooded forests in the Amazon River basin. Our results revealed the dominance of a few spatially limited hotspots. While the number of bubbles per m 2 was highest in the Negro river system, the total bubble flux was dominated by a few measurement sections in the Amazon and Tapajós river systems with substantially higher ebullition. The relationships of river system, waterbody type, or depth with the bubble quantity or size were weak with no clear trends. These findings highlight ebullition hotspots as an important component of regional gas emissions in the Amazon basin, emphasizing the spatial heterogeneity of ebullition and the importance of local conditions in regulating ebullition and associated gas fluxes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».