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Enregistrement W1931423081 · doi:10.1029/2001gb001702

Methane efflux from boreal wetlands: Theory and testing of the ecosystem model Ecosys with chamber and tower flux measurements

2002· article· en· W1931423081 sur OpenAlexaff
R. F. Grant, Nigel T. Roulet

Notice bibliographique

RevueGlobal Biogeochemical Cycles · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceFlux (metallurgy)EcosystemWetlandBorealHydrology (agriculture)VolatilisationAtmospheric sciencesMethaneEcologyChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A robust model of CH4 emission from terrestrial ecosystems should be capable of simulating the temporal and spatial variability that characterizes field measurements. Such a model should couple a biologically based treatment of microbial CH4 transformations with a physically based treatment of heat, solute, and gas transfer vertically and laterally through soils. These processes are coupled in the ecosystem model Ecosys, which was tested against CH4 effluxes measured with surface chambers and a flux tower at a beaver pond in the BOREAS Northern Study Area. Spatial and temporal variation of CH4 effluxes in the model encompassed that measured by surface chambers and the flux tower. Both modeled and measured CH4 effluxes rose from <0.05 μmol m−2 s−1 and <0.01 g C m−2 d−1 at sites above the pond to >1.0 μmol m−2 s−1 and >0.5 g C m−2 d−1 at the pond margin. Larger effluxes occurred in the model when warming pond sediments generated episodic bubbling events. Annual CH4 effluxes in the model rose from <1 g C m−2 at sites above the pond to 76 g C m−2 at the pond margin. Annual totals included several brief but rapid efflux events during thawing and warming of soil and pond sediments that are frequently missed by surface measurements. Annual CH4 effluxes predicted after 100 years under an IS92a‐driven climate change scenario rose by ∼20% from the pond, but changed little from the surrounding landscape, indicating topographic variation in response of CH4 effluxes to climate change.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 GPT0,214
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations81
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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