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Enregistrement W2034243398 · doi:10.1002/hyp.1461

Long‐term carbon storage and hydrological control of CO<sub>2</sub> exchange in tundra ponds in the Hudson Bay Lowland

2004· article· en· W2034243398 sur OpenAlexafffundabout
Merrin L. Macrae, Richard Bello, Lewis A. Molot

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensYork UniversityWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesChurchill Northern Studies Centre
Mots-clésTundraEnvironmental scienceBaySedimentHydrology (agriculture)PrecipitationAeolian processesPeatTotal organic carbonCarbon dioxideOceanographyEcologyGeologyEnvironmental chemistryArcticGeographyChemistryGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Carbon dioxide fluxes and water balance were examined in 43 tundra ponds in the northern portion of the Hudson Bay Lowland near Churchill, Manitoba. Most of the ponds were hydrologically disconnected from their catchments during dry periods throughout the post‐melt season. However, episodic reconnection occurred following large precipitation events where depression storage was exceeded. Significant shifts in pond chemistry were observed following precipitation events, with the degree of CO2 saturation increasing during these periods. Pond CO2 concentrations rapidly fell to pre‐event levels following events, suggesting that hydrological connectivity can affect the magnitude and direction of CO2 gas fluxes in tundra ponds. Atmospheric CO2 invaded ponds with highly organic sediments for most of the summer, suggesting that terrestrially derived inorganic carbon was insufficient to meet the demands of algal net production. In contrast, ponds with highly mineral sediments continued to evade CO2 during the summer. In a subset of 11 ponds, long‐term rates of carbon accumulation in sediment ranged from 0·6 to 2·2 mol C m−2 year−1. Very strong correlations existed between average sediment accumulation rates and pond perimeters and basin areas suggesting that peat may be a major source of sediment carbon. Aeolian transport is also a potentially large source of sediment carbon. Copyright © 2004 John Wiley & Sons, Ltd.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,911
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations35
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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