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Enregistrement W1983239894 · doi:10.1139/a02-004

Carbon cycling in peatlands A review of processes and controls

2002· review· en· W1983239894 sur OpenAlexvenueno aff
Christian Blodau

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2002
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeatCarbon cycleEnvironmental scienceMethaneCarbon dioxideCarbon sinkGreenhouse gasEcosystemCarbon sequestrationPrimary productionCarbon fibersSoil carbonEnvironmental chemistryEcologyChemistrySoil scienceSoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Covering only 3% of the land area, northern peatlands store about 30% of the global soil carbon and account for 5 to 10% of the global methane burden to the atmosphere. A review of the literature on net ecosystem exchange, net primary productivity, carbon mineralization, methane emissions, and dissolved organic carbon dynamics indicates that peatlands can be both C sources and sinks. The temporal and spatial variability of fluxes is large, but a substantial portion of this variation can be explained by environmental and ecological variables. Uncertainty in predictions about carbon dynamics under changing environmental conditions arises from a number of knowledge gaps: (i) the understanding of how organic matter is mineralized and partitioned into carbon dioxide, methane, and dissolved organic carbon is insufficient; (ii) little is known about the consequences of long-term and short-term disturbances, such as elevated carbon dioxide concentrations, nitrogen and sulfur deposition, fire, and droughts, on the individual components of the carbon cycle; (iii) models that capture the dynamic interaction of the processes and their controls have not been developed yet, with the notable exception of methane dynamics. Key words: peatlands, carbon cycle, organic matter, carbon dioxide, methane, 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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations415
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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