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Enregistrement W1985871688 · doi:10.1016/j.yqres.2012.05.013

Holocene hydro-climatic change and effects on carbon accumulation inferred from a peat bog in the Attawapiskat River watershed, Hudson Bay Lowlands, Canada

2012· article· en· W1985871688 sur OpenAlexafffundabout
Joan Bunbury, Sarah A. Finkelstein, Jörg Bollmann

Notice bibliographique

RevueQuaternary Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésPeatTestate amoebaeHoloceneGeologyBogPaleoclimatologyClimate changePhysical geographyWater tableRadiocarbon datingBayPollenHydrology (agriculture)OceanographyEcologyPaleontologyArchaeologyGeographyGroundwater

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Multiple proxies from a 319-cm peat core collected from the Hudson Bay Lowlands, northern Ontario, Canada were analyzed to determine how carbon accumulation has varied as a function of paleohydrology and paleoclimate. Testate amoeba assemblages, analysis of peat composition and humification, and a pollen record from a nearby lake suggest that isostatic rebound and climate may have influenced peatland growth and carbon dynamics over the past 6700 cal yr BP. Long-term apparent rates of carbon accumulation ranged between 8.1 and 36.7 g C m− 2 yr− 1 (average = 18.9 g C m− 2 yr− 1). The highest carbon accumulation estimates were recorded prior to 5400 cal yr BP when a fen existed at this site, however following the fen-to-bog transition carbon accumulation stabilized. Carbon accumulation remained relatively constant through the Neoglacial period after 2400 cal yr BP when pollen-based paleoclimate reconstructions from a nearby lake (McAndrews et al., 1982) and reconstructions of the depth to the water table derived from testate amoeba data suggest a wetter climate. More carbon accumulated per unit time between 1000 and 600 cal yr BP, coinciding in part with the Medieval Climate Anomaly.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations55
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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