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Enregistrement W2134237803 · doi:10.1088/1748-9326/10/6/065006

Carbon dioxide and methane exchange at a cool-temperate freshwater marsh

2015· article· en· W2134237803 sur OpenAlexafffund
Ian B. Strachan, Kelly A. Nugent, Stephanie Crombie, Marie‐Claude Bonneville

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEddy covarianceEnvironmental scienceMarshWetlandTemperate climateEcosystemCarbon dioxideEcosystem respirationTyphaAtmospheric sciencesCarbon sinkHydrology (agriculture)Carbon cycleEcologyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Freshwater marshes have been shown to be strong sinks for carbon dioxide (CO 2 ) on an annual basis relative to other wetland types; however it is likely that these ecosystems are also strong emitters of methane (CH 4 ), reducing their carbon (C) sequestration potential. Multiyear C balances in these ecosystems are necessary therefore to determine their contribution to the global C cycle. Despite this, the number of multiyear studies in marshes is few, with, to the best of our knowledge, only one other Northern marsh C balance reported. This study presents five years of eddy covariance flux measurements of CO 2 , and four years of warm-season chamber measurements of CH 4 at a cool-temperate Typha angustifolia marsh. Annual average cumulative net ecosystem exchange of CO 2 (NEE) at the marsh was −224 ± 54 g C m −2 yr −1 (±SD) over the five-year period, ranging from −126 to −284 g C m −2 yr −1 . Enhancement of the ecosystem respiration during warmer spring, autumn and winter periods appeared the strongest determinant of annual NEE totals. Warm season fluxes of CH 4 from the Typha vegetation (avg. 1.0 ± 1.2 g C m −2 d −1 ) were significantly higher than fluxes from the water surface (0.5 ± 0.4 g C m −2 d −1 ) and unvegetated mats (0.2 ± 0.2 g C m −2 d −1 ). Air temperature was a primary driver of all CH 4 fluxes, while water table was not a significant correlate as water levels were always at or above the vegetative mat surfaces. Weighting by the surface cover proportion of water and vegetation yielded a net ecosystem CH 4 emission of 127 ± 19 g C m −2 yr −1 . Combining CO 2 and CH 4 , the annual C sink at the Mer Bleue marsh was reduced to −97 ± 57 g C m −2 yr −1 , illustrating the importance of accounting for CH 4 when generating marsh C budgets.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations42
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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