MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6959892534 · doi:10.1021/es502057n.s001

Carbon\nMonoxide Photoproduction:\nImplications for Photoreactivity of Arctic Permafrost-Derived Soil\nDissolved Organic Matter

2016· article· en· W6959892534 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLegal and Regulatory Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDissolved organic carbonDilutionSalinityOrganic matterEstuaryArcticSulfateTotal organic carbonCarbon monoxide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Apparent\nquantum yields of carbon monoxide (CO) photoproduction (AQY<sub>CO</sub>) for permafrost-derived soil dissolved organic matter (SDOM) from\nthe Yukon River Basin and Alaska coast were determined to examine\nthe dependences of AQY<sub>CO</sub> on temperature, ionic strength,\npH, and SDOM concentration. SDOM from different locations and soil\ndepths all exhibited similar AQY<sub>CO</sub> spectra irrespective\nof soil age. AQY<sub>CO</sub> increased by 68% for a 20 °C warming,\ndecreased by 25% from ionic strength 0 to 0.7 mol L<sup>–1</sup>, and dropped by 25–38% from pH 4 to 8. These effects combined\ntogether could reduce AQY<sub>CO</sub> by up to 72% when SDOM transits\nfrom terrestrial environemnts to open-ocean conditions during summer\nin the Arctic. A Michaelis–Menten kinetics characterized the\ninfluence of SDOM dilution on AQY<sub>CO</sub> with a very low substrate\nhalf-saturation concentration. Generalized global-scale relationships\nbetween AQY<sub>CO</sub> and salinity and absorbance demostrate that\nthe CO-based photoreactivity of ancient permaforst SDOM is comparable\nto that of modern riverine DOM and that the effects of the physicochemical\nvariables revealed here alone could account for the seaward decline\nof AQY<sub>CO</sub> observed in diverse estuarine and coastal water\nbodies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,393
Score d'incertitude au seuil0,921

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0800,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,247 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFigshareMême sujetLegal and Regulatory AnalysisTravaux en français237 207