Impact de la variation du niveau d'eau d'un marais du lac Saint-Pierre (Québec, Canada) sur les concentrations et les flux d'hydrogène, monoxyde de carbone, méthane et dioxyde de carbone
Bibliographic record
Abstract
Le but de la présente étude était d'étudier l'impact de la variation des niveaux d'eau d'un marais d'eau douce (Baie Saint-François, Québec) sur l'évolution des concentrations et des flux d'hydrogène, monoxyde de carbone, méthane et dioxyde de carbone. Une approche originale impliquant l'association d'un gradient de concentration de ces composés sur un profil vertical de 1,5 m au transfert de flux turbulent micrométéorologique fut utilisée pour la détermination des flux. L'étude démontre qu'une hausse du niveau d'eau d'un bassin versant alimentant une zone humide influence les flux de méthane, de monoxyde de carbone d'hydrogène et de dioxyde de carbone. En conditions submergées, le marais émettait du méthane et du monoxyde de carbone et consommait moins d'hydrogène troposphérique. Ainsi, cette étude démontre que des mesures in situ peuvent servir à inférer des scénarios d'impacts possibles des changements climatiques et des variations des niveaux d'eau sur les émissions des gaz à effets de serre dans l'écosystème du fleuve Saint-Laurent.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".