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Enregistrement W2003503637 · doi:10.1139/x99-214

The changing landscape of Canada's western boreal forest: the current dynamics of permafrost

2000· article· en· W2003503637 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Dale H. Vitt, Linda A. Halsey, S. C. Zoltai

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostPeatAggradationBorealPhysical geographyTaigaBogClimate changeThermokarstGeologyEnvironmental scienceHoloceneEarth scienceHydrology (agriculture)EcologyGeomorphologyOceanographyGeographyForestryPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the impact that climatic change over the last millennium has had on aggradation and degradation of permafrost peatlands and the associated change in organic matter accumulation. Permafrost reached its southernmost Holocene extent in boreal continental western Canada during the Little Ice Age with 28 800 km 2 of permafrost peatland present within a sensitive zone demarcated by permafrost degradation. Subsequent degradation of permafrost has occurred in response to warming, with forested bogs changing to nonforested poor fens, associated with rising water levels. In conjunction with this ecosystem change, long-term net organic matter accumulation increases. As permafrost is in disequilibrium with climate, much of the permafrost that remains is in a relict state. Mapping of past and present permafrost distribution from peatland landforms indicates only 9% has degraded since the Little Ice Age, resulting in a 5% increase in long-term net organic matter accumulation. Of the permafrost that remains, 22% is in disequilibrium, located largely in the northern part of the sensitive zone. Additional loss of forested lands will occur in the future in boreal continental western Canada under present-day climatic conditions as permafrost approaches equilibrium, with a further 11% increase in long-term net organic matter accumulation predicted.

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 enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil0,537

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations126
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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