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Enregistrement W2119248950 · doi:10.1139/f09-108

Limnological properties of permafrost thaw ponds in northeastern Canada

2009· article· en· W2119248950 sur OpenAlexafffundvenueabout
Julie Breton, Catherine Vallières, Isabelle Laurion

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversité LavalCenter for Northern StudiesInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesArcticNet
Mots-clésSubarctic climateHypolimnionEnvironmental sciencePermafrostArcticDissolved organic carbonDominance (genetics)LimnologyEcologyBenthic zoneThermokarstAutotrophNutrientOrganic matterEnvironmental chemistryHydrology (agriculture)EutrophicationChemistryBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arctic warming has recently accelerated, triggering the formation of thaw ponds and the mobilization of a carbon pool that has accumulated over thousands of years. A survey of 46 thaw ponds in the Canadian arctic and subarctic regions showed that these ecosystems have high concentrations of dissolved organic matter (DOM) and nutrients and are relatively productive. This activity was reflected in the optical properties of DOM that indicated a dominance of allochthonous sources but a significant contribution of low molecular weight compounds. Several subarctic ponds were stratified in summer, resulting in a hypoxic hypolimnion. Most ponds were supersaturated in CO 2 and CH 4 , with higher gas concentrations in bottom waters. However, arctic thaw ponds colonized by benthic microbial mats showed lower CO 2 concentrations, likely caused by active photosynthesis. CO 2 was correlated with both the quantity and the optical properties of DOM, suggesting the significant role of dissolved compounds from melting organic soils and catchment vegetation on the balance between heterotrophy and autotrophy. The large variability observed in limnological properties of this series of ponds precludes generalisations about their role in greenhouse gas production. However, the fact that all thaw ponds were supersaturated in CH 4 underscores the importance of estimating their global significance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,857

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,158 · 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 tête enseignante, 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

Citations78
Publié2009
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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