Data for: Gas Transfer Velocities Evaluated Using Carbon Dioxide as a Tracer Show High Streamflow to Be a Major Driver of Total CO2 Evasion Flux for a Headwater Stream
Notice bibliographique
Résumé
This dataset contains direct in-situ measurements and modeled values of stream properties and air temperature of a steep, turbulent headwater stream in southwestern British Columbia, Canada, between November 2016 and June 2017. The dataset is associated with a study of CO2 evasion from experimental stream G-H in the University of British Columbia Malcolm Knapp Research Forest, which estimated gas transfer velocities of CO2 (kCO2) and CO2 evasion using an automated in situ CO2 tracer technique. McDowellJohnson2018_continuousdata.tab contains continuous half-hourly stream data for the duration of the study period. McDowellJohnson2018_injectiondata.tab contains averaged values of stream data associated with 38 one-hour injections of CO2. Continuous data variables: date-time, CO2 concentration, pH, water temperature, electrical conductivity, air temperature, stream discharge, stream depth, water velocity, modeled gas transfer velocity of CO2, modeled gas transfer velocity of CO2 normalized to a Schmidt number of 600, dissolved oxygen concentration Injection data variables: date-time, stream depth, gas transfer velocity of CO2, gas transfer velocity of CO2 normalized to a Schmidt number of 600, stream discharge, water temperature, water velocity This work was conducted on the unceded, ancestral territories of the xʷməθkʷəy̓əm (Musqueam) and Katzie peoples.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».