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Enregistrement W6925071191 · doi:10.1594/pangaea.975984

Organic carbon concentration, absorbance and fluorescent characteristics, and isotopic composition of river water sourced from four glacially-fed rivers in the Canadian Rocky Mountains (2019-2021)

2025· dataset· en· W6925071191 sur OpenAlexafffundabout

Notice bibliographique

RevuePublishing Network for Geoscientific and Environmental Data (PANGAEA) (Alfred Wegener Institute for Polar and Marine Research) · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUrological Disorders and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaAlberta Conservation Association
Mots-clésHyporeflexiaDiafiltrationFusible alloyProteogenomicsTubulopathyLiquation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is accelerating the warming of mountain glacial systems, leading to increased water fluxes and the enhanced export of glacially-derived sediment and organic matter (OM). Glacial OM represents an aged yet potentially bioavailable carbon pool that differs in composition from OM found in non-glacially sourced waters. Despite its significance, the composition of riverine OM from glacial headwaters to downstream reaches remains poorly understood in the Canadian Rockies. This dataset presents dissolved OM composition data derived from UV-vis spectroscopy including five calculated spectroscopic parameters (a254, S275_295, BIX, HIX, FI) and model outputs from parallel factor analysis of excitation-emission spectra (C1, C2, C3, C4). This data is supplemented with dissolved and particulate organic carbon concentrations and isotopic characteristics, and water isotope data. Data were collected over three summers (2019-2021) before, during, and after glacial ice melt along stream transects spanning 0-100 km downstream of glacial termini on the eastern slopes of the Canadian Rocky Mountains. Samples were obtained from the Bow River, North Saskatchewan River, and Sunwapta-Athabasca River. Paired microbial samples are archived at the NCBI database, under accession number PRJNA995204.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,055

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
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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'admission3
Résumé présentoui

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