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Enregistrement W1520291792 · doi:10.5772/25066

Main Ecosystem Characteristics and Distribution of Wetlands in Boreal and Alpine Landscapes in Northern Sweden Under Climate Change

2011· book-chapter· en· W1520291792 sur OpenAlexaboutno aff
John K. Jeglum, S. Sandring, Pernilla Christensen, Anders Glimskär, Anna Allard, Lovisa Nilsson, J. Svensso

Notice bibliographique

RevueInTech eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWetlandClimate changeBorealGeographyPhysical geographyEcosystemDistribution (mathematics)Environmental scienceEcologyArchaeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wetlands and peatlands are integral parts of many of the world's biomes, forming important transition zones between upland and aquatic systems. These habitats have a high degree of complexity of hydrology, edaphic conditions, and vegetation composition, contributing to the biodiversity of landscapes and species richness. They act to influence and modify the movement of runoff and groundwater from uplands into streams and lakes, by laying down organic remains (peats), and absorbing and releasing elements, compounds, gases, and particulate and dissolved organic matter. They therefore act as hydrological water retainers and biological filters in the landscape. Many kinds of wetlands and peatlands can be found, each with a particular hydrology and surface form, moisture and chemical regime, and range of vegetation types and associated biota. Owing to their hydrological characteristics, predominantly peat soils and hydrophytic plants, wetlands and peatlands are key habitats to indicate climate change, particularly changes towards drying (e.g., decreased precipitation, increased runoff from melting glaciers and snow pack). Changes in moisture regime will effect changes in the processes of peat accumulation and decomposition, release of nutrients and dissolved organic matter, and vegetation and species. Drainage for agriculture and forestry, peat harvesting, and development have already caused considerable areas of peatlands to decrease in depth and area. Owing to drying, some peatlands adjacent to uplands have decreased in depth to less than 30 cm, the defined depth for peatlands in Sweden, and thus the total area of peatland has decreased. Drying also has caused changes in vegetation, for examples, advances of trees and shrubs from the margins into the centres of peatlands (e.g., Fig. 1; cf. Hebda et al., 2000; Hebda et al. estimated the zone of influence of water lowering in Burns Bog, a bog on the Fraser River Delta in southern British Columbia, Canada, to extend over 100 m from a peripheral ditch. The Swedish Wetland Inventory, VMI, Ecosystems Biodiversity 194 mires in the northern part of Sweden are strongly influenced or even destroyed, and 55% are weakly influenced while the rest are considered uninfluenced by human impact. Impacts are mainly from machines used for forestry and the digging of ditches. Small mires and mires in the Scandinavian Mountain Range were not covered by the VMI, however, and it may be assumed that processes such as increased tree cover or successional shifts to other vegetation types are more evident in such habitats. The main threats to the mountainous mires are tracks from all-terrain vehicles and snowmobiles, and much concern has been expressed from County Boards and the Swedish Environmental Protection Agency about this issue (e.g.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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