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Enregistrement W1964993243 · doi:10.4141/s06-029

Soil organic carbon content in northern Canada: A database of field measurements and its analysis

2007· article· en· W1964993243 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Md. Faruque Hossain, Yu Zhang, Wenjun Chen, Jixin Wang, G Pavlic

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostTopsoilSoil carbonEnvironmental scienceArcticSoil waterTemperate climateBiomeSoil horizonDatabasePhysical geographyBorealTaigaEcosystemSoil scienceForestryGeologyGeographyEcologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arctic and sub-arctic soils contain a large amount of organic carbon in their topsoil horizons and in the upper layers of permafrost. There is concern that climate warming could release this soil organic carbon (SOC) to the atmosphere as greenhouse gases. However, information about the profile features and spatial distribution of SOC in northern ecosystems are far less than for other regions. In this study, we compiled all the available field measurements of SOC in northern Canada and developed a database. Including our recent measurements, the database contains 438 profiles with 1473 soil horizons. We analyzed the profile features and the regional patterns of SOC in northern Canada based on this database. The results show that the SOC content of subsurface soils is relatively high in northern regions because of the alternate freeze-thaw actions. In the top 100 cm of soils, 40% of the SOC is located in the 50- to 100-cm layer. The SOC content is lower in northern Arctic and in mountainous regions. The average upland SOC content in northern Canada is higher than in other world biomes (i.e., croplands, temperate forest, tropical savannas, and tropical forest) except temperate grasslands and boreal forest. Key words: Soil organic carbon, northern Canada, database, arctic and sub-arctic.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0070,019
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,160 · 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

Citations28
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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