Net CO2 emissions from dry inland waters persist in the presence of vegetation
Notice bibliographique
Résumé
This protocol outlines a standardized methodology for measuring CO2 fluxes from bare and vegetated dry sediments under both light and dark conditions. It provides a step-by-step procedure for estimating CO2 fluxes as well as sediment and vegetation characteristics in dry inland water bodies. The protocol describes methods and techniques for collecting and measuring sediment variables, including sediment temperature, moisture, total inorganic matter, organic matter, electrical conductivity, texture, pH, vegetation cover, and above-ground biomass. This work is part of the DRYFLUX-II initiative, supported by the Global Lake Ecological Monitoring Network (GLEON). The accompanying dataset provides an overview of the dry inland water bodies investigated to assess the influence of vegetation on CO2 emissions from dry beds. The study includes 164 inland water bodies, encompassing lakes, ponds, reservoirs, streams, and wetlands across a broad range of climatic regions, including tropical, arid, temperate, boreal, and polar zones. The dataset includes both in situ variables (e.g., sediment temperature, vegetation cover, mean annual temperature, and precipitation) and ex situ variables (e.g., sediment moisture, pH, electrical conductivity, and sediment texture). Additional metadata include the sampling country, water body type, weather conditions during sampling, dry-regime classification (chronically dry, ephemeral dry, intermittently dry, or temporarily dry), and the type of device used for CO2 measurements. Note: For questions or clarifications, please contact the corresponding authors. If this protocol or dataset is used for research purposes, please cite the dataset using the DOI provided by Zenodo.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,014 |
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 ».