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Record W1596761286

Variabilité spatiale et temporelle des propriétés optiques et chimiques de la matière organique dissoute dans les rivières de la Côte-Nord, Québec, Canada

2014· article· fr· W1596761286 on OpenAlexaboutno aff
Jaegler Thomas

Bibliographic record

VenueSémaphore (Université du Québec à Rimouski) · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicWater Quality and Pollution Assessment
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsForestryHumanitiesChemistryGeographyPhysicsArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les grands systèmes fluviaux constituent à la fois un vecteur d'échange et un milieu de transformation de la matière et de l'énergie entre les écosystèmes terrestres et aquatiques. La matière transportée par les rivières se constitue d'éléments chimiques (carbone, azote, phosphore, silice) sous forme inorganique ou organique associés à d'autres métaux (fer, manganèse, etc). La matière organique (MO) exportée se trouve principalement sous forme dissoute (MOD) dont une part interagit avec la lumière. Les connaissances de la variabilité saisonnière de la MOD transportée par les rivières nordiques restent limitées aussi bien sur le plan de sa composition élémentaire, que sur ses propriétés optiques. Dans cette étude, neufs grands systèmes fluviaux (naturels et avec barrages) de la Côte-Nord ont été échantillonnés saisonnièrement entre 2010-2011. On estime que l'export annuel de ces neuf systèmes s'élève à 621 Giga gramme (Gg, ou *109g) de carbone organique dissous (COD), soit environ 25 % des apports totaux reçus par l'estuaire et le golfe du Saint-Laurent (EGSL). Pour les rivières naturelles la crue printanière est le moment où plus de la moitié du carbone organique dissous (COD) total est exporté, alors que les exports hivernaux sont négligeables (10 %). Pour les rivières harnachées, la régulation du régime hydrique favorise un export hivernal du COD et élimine les variations saisonnières dans les concentrations d 'éléments chimiques. La MOD a été caractérisée à l'aide de ses propriété d'absorption et de fluorescence, ainsi que sa composition stoechiométrique élémentaire (C : N : P). L'ensemble des indicateurs ont permis de mettre en évidence des différences saisonnières et inter-rivières dans la composition de la MOD.
\nL'absorption spécifique des ultraviolets à 254 mn (SUVA) montre des valeurs élevées, typiques d'une matière riche en structures aromatiques (par ex., phénols de lignine) issue des environnements terrestres. La fluorescence a permis d'identifier la MOD des rivières avec barrages comme étant plus aromatique avec peu de variations saisonnières par rapport à la MOD des rivières naturelles. Dans les rivières naturelles l'origine de la MOD change entre les saisons. L'usage des propriétés optique de la MODC, pour prédire la composition élémentaire de la MOD ont été examinée. Le meilleur modèle, utilise les coefficients d'absorption à 275 nm et 295 mn et permet d'estimer les concentrations de COD avec une précision d 'environ 6%. Les composantes des matrices de fluorescence identifiées à l'aide d'une décomposition par facteur parallèle (PARAFAC) permettent d'estimer le COD avec une précision similaire. À partir de mesures réalisées in situ, le modèle créer permet d'estimer les concentrations de COD avec une précision de 7%. Ces résultats montrent le potentiel des instruments optiques pour le suivi des éléments organiques dans les systèmes fluviaux.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.418
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.223
Teacher spread0.215 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations2
Published2014
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