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Enregistrement W2095377015 · doi:10.1139/b03-043

Carbon dynamics of pristine and hydrologically modified fens in the southern Rocky Mountains

2003· article· en· W2095377015 sur OpenAlexvenueno aff
Rodney A. Chimner, David J. Cooper

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Botany · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeatWater tableEnvironmental scienceHydrology (agriculture)OmbrotrophicNational parkSurface waterBogGroundwaterEcologyEnvironmental engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We measured water table levels, above- and below-ground plant production, and CO2and CH4emissions for five fens in Rocky Mountain National Park, Colorado, to determine whether a water diversion project was adversely affecting carbon cycling. Two fens were located beneath the water diversion, and three fens were located in an adjacent pristine watershed. The diversion lowered water table levels in one fen, while the other fen was not hydrologically modified. Total NPP (net primary production) for all sites ranged from 130 to 316 g C·m–2·year–1, with a mean of 217 g C·m–2·year–1, and belowground NPP accounted for ~60% of the total. Maximum CO2emissions for pristine fens ranged between 170 and 273 mg CO2-C·m–2·h–1, with annual emissions of 230–388 g CO2-C·m–2·year–1. However, the hydrologically modified fen had maximum CO2emissions of 457 mg CO2-C·m–2·h–1and had an annual flux of 573 g CO2-C·m–2·year–1. Maximum CH4emissions ranged from 3 to 25 mg CH4-C·m–2·h–1, with annual emissions of 9–61 g CH4-C·m–2·year–1. The water diversion structure lowered water tables, increased CO2, decreased CH4and NPP, and resulted in the site likely becoming a net source of carbon.Key words: peatlands, fens, CO2, CH4, hydrology, Rocky Mountains, Rocky Mountain National Park, plant production.

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 enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil0,181

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations69
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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