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Enregistrement W1672903096

Measurement and modeling of the sources and sinks of greenhouse gases from northern wetlands

2003· article· en· W1672903096 sur OpenAlexaboutno aff
Nigel T. Roulet, Steve Frolking, Peter M. Lafleur, Telena D. Moore, Pierre J. H. Richard

Notice bibliographique

RevueUniversity of New Hampshire Scholars Repository (University of New Hampshire at Manchester) · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWetlandEnvironmental scienceGreenhouse gasGreenhouseHydrology (agriculture)Remote sensingGeographyGeologyEcologyOceanography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Northern wetlands contain ≈30% of the world’s terrestrial carbon store, resulting from the incomplete decomposition of plant material inhibited because oxygen diffusion is limited by water saturation of the soil. While this behaviour results in a sink for CO2, anaerobic pathways of decomposition result in wetlands being a large, but variable, source of CH4. Northern wetlands tend to be nitrogen-impoverished, therefore they are not an important source of N2O. However, nitrogen deposition, peat extraction, and other land-use changes have the potential to alter their greenhouse gas (GHG) sink/source function. Until recently, most of the studies on the atmosphere-biosphere exchange of greenhouse gases from northern wetlands were short-term and seasonal. In 1998 the Peatland Carbon Study began continuous measurements of the carbon dynamics of a northern peatland and developed several ecosystem models to be used in simulations of the response of peatlands to climate variability and change. The continuous measurements have established the dominant role of climate variability in determining the magnitude and sign of the fluxes of GHGs. The Peatland Carbon Simulator (PCARS) was developed to use either direct measurements or modeled climate from a land surface process model such as the Canadian Land Surface Scheme (CLASS) which has been modi- fied to incorporate the physical attributes of wetlands as inputs. PCARS illustrates the relative importance of various components of the ecosystem in determining the interannual variability in GHG exchange. Evaluation of PCARS has helped identify significant gaps in our knowledge of peatland systems. A second, more phenomenological model, the Peat Accumulation Model (PAM), demonstrates the overall importance of precipitation in controlling decadal to millennial scale variations in sink/source strength of CO2. The Canadian Global Coupled Climate Carbon Model (CGC3M) Network is attempting to parameterize wetland processes for the inclusion in a global terrestrial ecosystem model for climate simulations, but it is a significant challenge to develop an efficient, yet realistic, wetland simulator for global scale modelling.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,294
Score d'incertitude au seuil0,584

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,155 · 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

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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