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Enregistrement W2055734101 · doi:10.1029/2004gl020358

Accelerated thawing of subarctic peatland permafrost over the last 50 years

2004· article· en· W2055734101 sur OpenAlexafffund
Serge Payette, Ann Delwaide, Marco Caccianiga, Michel Beauchemin

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversité LavalNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésPermafrostPeatSubarctic climateThermokarstBogEnvironmental sciencePlateau (mathematics)SnowPhysical geographyGeologySink (geography)Hydrology (agriculture)EcologyGeomorphologyOceanographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study we provide a quantification of the main patterns of change of a subarctic peatland caused by permafrost decay monitored between 1957 and 2003. Up‐thrusting of the peatland surface due to permafrost aggradation during the Little Ice Age resulted in the formation of an extensive peat plateau that gradually fragmented into residual palsas from the 19th century to the present. Only about 18% of the original surface occupied by permafrost was thawed in 1957, whereas only 13% was still surviving in 2003. Rapid permafrost melting over the last 50 years caused the concurrent formation of thermokarst ponds and fen‐bog vegetation with rapid peat accumulation through natural successional processes of terrestrialization. The main climatic driver for accelerated permafrost thawing was snow precipitation which increased from 1957 to present while annual and seasonal temperatures remained relatively stable until about the mid‐1990s when annual temperature rose well above the mean. Contrary to current expectations, the melting of permafrost caused by recent climate change does not transform the peatland to a carbon‐source ecosystem as rapid terrestrialization exacerbates carbon‐sink conditions and tends to balance the local carbon budget.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations410
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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