Notice bibliographique
Résumé
Peatlands cover 12% (1.136 million km2) of the land area of Canada, with perennially frozen peatlands covering 37% of this area and peatlands of the Boreal and Subarctic regions covering 97%. In total, these peatlands contain approximately 147 Gt of soil organic carbon, which is about 56% of the organic carbon stored in all Canadian soils. Climate change predictions suggest that the average annual air temperature in northern Canada will increase 3–5°C by the end of this century. A peatland sensitivity model was used to determine the effect of climate warming on these peatlands. This model predicts that approximately 60% of the area and 56% of the organic carbon mass in all Canadian peatlands will be severely to extremely severely affected by climate change. Although peatlands were affected by climate change in the past, the changes occurred at a slower rate than is predicted for the current change of climate. This accelerated rate of climate change will result in serious degradation of perennially frozen peatlands in the Subarctic and Boreal regions and severe drying of peatlands in the southern portions of the Boreal Region. As a result of these changes, large amounts of carbon in the forms of carbon dioxide (CO2) and methane (CH4) will be released into the atmosphere from these peatlands. This will further accelerate climate warming.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».