La dynamique spatio-temporelle des flux d’oxyde nitreux (N2O) des lacs, rivières, et étangs boréaux
Bibliographic record
Abstract
L’oxyde nitreux (N2O), un puissant gaz à effet de serre (GES) ayant plus de 300 fois le potentiel de réchauffement du dioxyde de carbone (CO2), est produit par des processus microbiens du cycle de l’azote (N). Bien que les eaux de surface continentales soient reconnues comme des sites actifs de transformations de l’azote, leur intégration dans les budgets globaux de N2O comporte de nombreuses incertitudes, dont l’absence des lacs dans ces modèles. Le biome boréal est caractérisé par une des plus grandes densités d’eaux douces au monde, pourtant aucune évaluation exhaustive des émissions aquatiques de N2O n’a à date été conduite dans cette région. Dans la présente étude, nous avons mesuré les concentrations de N2O à travers une large gamme de lacs, rivières, et étangs, dans quatre régions boréales du Québec (Canada), et nous avons calculé les flux eau-air résultants. Les flux nets fluctuent entre -23.1 et 177.9 μmol m-2 J-1, avec une grande variabilité inter-système, inter-régionale, et saisonnière. Étonnamment, 40% des systèmes échantillonnés agissaient en tant que puits de N2O durant l’été, et le réseau d’eaux de surfaces d’une des régions était un net consommateur de N2O. Les concentrations maximales de N2O ont été mesurées en hiver dû à l’accumulation de ce gaz sous la glace. Nous avons estimé que l’émission qui en résulte lors de la fonte des glaces représente 20% des émissions annuelles des eaux douces. Parmi les types d’eaux douces échantillonnées, les lacs sont les principaux responsables du flux aquatique net (jusqu’à 90%), et doivent donc être intégrés dans les budgets globaux de N2O. En se basant sur les données empiriques de la littérature, nous avons éstimé l’émission globale de N2O des eaux douces à 0.78 Tg N (N2O) an-1. Ce chiffre est influencé par les émissions des régions de hautes latitudes (tel que le biome boréal) dont les flux nets varient de positif à négatif constituant -9 à 27 % du total.
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 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".