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Enregistrement W1847525563 · doi:10.1139/cjb-2015-0048

The influence of climate on pool inception in boreal fens

2015· article· en· W1847525563 sur OpenAlexafffundvenueabout
Yann Arlen-Pouliot, Serge Payette

Notice bibliographique

RevueBotany · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensCenter for Northern Studies
Organismes subventionnairesHydro-QuébecNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésBorealPeatBiomeEcologyAlternative stable stateTaigaClimate changeDisturbance (geology)Environmental scienceDendroclimatologyPhysical geographyEcosystemBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fens are one of the two most important peatland types of the boreal biome. The fen surface is often made of contrasted microenvironments, pools and strings, distributed in a geometric arrangement known as patterned fen. The fens are under the influence of varying water regimes causing the formation of pools, a process that we named aqualysis. The term refers to the physical degradation of the vegetation cover under the influence of water ponding. It is proposed here that pool inception is among a set of differential responses of peatland ecosystems to changes in hydrology caused by climate. In this study, we have evaluated the influence of climate on pool inception using the spatiotemporal distribution of trees found dead in pools of four boreal fens of northwestern Quebec. Tree-ring dating of tree mortality allowed the determination of the most recent and synchronized periods of pool formation in the studied fens. Most trees died over the last centuries, particularly after 1750 AD. The demographic pattern of tree establishment and mortality highlights a climatic forcing linked to the Little Ice Age oscillation opposing less humid events facilitating tree colonization succeeded by more humid events causing massive tree death and pool inception. We conclude that peatland aqualysis is among the processes controlled by climate contributing to the dynamics of patterned fens through pool formation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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