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Enregistrement W1877414403 · doi:10.1657/aaar0015-002

Recent Rates of Carbon Accumulation in Montane Fens of Yosemite National Park, California, U.S.A.

2015· article· en· W1877414403 sur OpenAlexaboutno aff
Judith Z. Drexler, Christopher C. Fuller, James L. Orlando, Peggy E. Moore

Notice bibliographique

RevueArctic Antarctic and Alpine Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Park ServiceU.S. Geological Survey
Mots-clésPeatNational parkMontane ecologyBorealEnvironmental scienceBogTemperate climateCarbon fibersPhysical geographyGeographyForestryEcologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little is known about recent rates of carbon storage in montane peatlands, particularly in the western United States. Here we report on recent rates of carbon accumulation (past 50 to 100 years) in montane groundwater-fed peatlands (fens) of Yosemite National Park in central California, U.S.A. Peat cores were collected at three sites ranging in elevation from 2070 to 2500 m. Core sections were analyzed for bulk density, % organic carbon, and 210Pb activities for dating purposes. Organic carbon densities ranged from 0.026 to 0.065 g C cm-3. Mean vertical accretion rates estimated using 210Pb over the 50-year period from ∼1960 to 2011 and the 100-year period from ∼1910 to 2011 were 0.28 (standard deviation = ±0.09) and 0.18 (±-0.04) cm yr-1, respectively. Mean carbon accumulation rates over the 50- and 100-year periods were 95.4 (±25.4) and 74.7 (±17.2) g C m-2 yr-1, respectively. Such rates are similar to recent rates of carbon accumulation in rich fens in western Canada, but more studies are needed to definitively establish both the similarities and differences in peat formation between boreal and temperate montane fens.

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)0,002
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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