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Enregistrement W2086554042 · doi:10.1038/npre.2009.3665.1

Five years of winter climate change-related research in the Canadian low Arctic: What have we learned?

2009· preprint· en· W2086554042 sur OpenAlexaffabout
Paul Grogan, Kate M. Buckeridge

Notice bibliographique

RevueNature Precedings · 2009
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTundraBiogeochemical cycleBiogeochemistryEnvironmental scienceEcosystemClimate changeGrowing seasonArcticSpring (device)SnowTerrestrial ecosystemPhysical geographyVegetation (pathology)EcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The importance of the fall, winter and spring periods to ecosystem functioning and biogeochemical cycling in tundra has only become apparent in the past two decades. Our research group has been conducting winter climate change-related studies at a low arctic tundra site near Daring Lake, north of Yellowknife in northern Canada for the past five years. Most of these studies have focused on the biogeochemical interactions between plants, soils, and soil microbes during fall, winter and spring, and on their responses to experimentally deepened snow. In addition, we have measured trace gas production and isotopic nitrogen tracer distributions among plant and soil components in several vegetation-types. The central goal has been to understand the potential importance of cold season soil N transformation processes to ecosystem-level biogeochemistry during the subsequent plant growing season, and then to develop predictions of how changes in winter climate may impact these seasonal processes. In this talk, I will present a synthesis of those studies, emphasizing temperature-moisture interactions, and highlighting future research priorities.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,240

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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