Estimating carbon accumulation rates of undrained mires in Finland–application to boreal and subarctic regions
Notice bibliographique
Résumé
Equations based on empirical relationships of peat physical properties were used to estimate the average long-term apparent rate of carbon accumulation (LORCA) in Finnish mire vegetation regions. The results were generalized to the boreal and subarctic regions. Analyses of 1302 dated peat cores were used to infer carbon accumulation for each mire vegetation region of Finland. The area-weighted LORCA for Finnish undrained mire areas was 18.5 g m 2 yr 1 and the total carbon sink 0.79 Tg yr 1 (1 Tg = 10 12 g). The total carbon pool of Finnish undrained mires was estimated as 2257 Tg. The aapa-mire region included 80% of the total net accumulation rate of carbon and 85% of the total carbon reservoirs of Finnish undrained mires. LORCA was signi” cantly higher in the raised-bog region, 26.1 g m 2 yr 1, compared with the aapa-mire region, 17.3 g m 2 yr 1, and bogs generally had a higher LORCA 20.8 g m 2 yr 1, than fens 16.9 g m 2 yr 1. The total C sink for boreal and subarctic mires was estimated at 66 Tg yr 1 which is about 31% lower than the previous estimates. The total C pool of all boreal and subarctic mires was estimated at 270–370 Pg (1 Pg = 10 15 g).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».