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Enregistrement W2149888331 · doi:10.5194/bg-12-7129-2015

Reviews and syntheses: Effects of permafrost thaw on Arctic aquatic ecosystems

2015· article· en· W2149888331 sur OpenAlexafffund
Jorien E. Vonk, Suzanne E. Tank, William B. Bowden, Isabelle Laurion, Warwick F. Vincent, Pavel Alekseychik, Marc Amyot, M. F. Billet, João Canário, Rose M. Cory, Bethany Deshpande, Manuel Helbig, Mathilde Jammet, J. R. Larouche, Gwyneth A. MacMillan, Milla Rautio, Katey Walter Anthony, Kimberly P. Wickland

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversité du Québec à ChicoutimiUniversity of AlbertaUniversité de MontréalUniversité LavalCenter for Northern StudiesInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInternational Arctic Science CommitteeNatural Environment Research CouncilAlberta InnovatesSight Research UKHelsingin YliopistoArcticNetFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesUniversité LavalUniversity of AlbertaNational Science Foundation
Mots-clésThermokarstPermafrostEnvironmental scienceEcosystemArcticActive layerAquatic ecosystemHydrology (agriculture)STREAMSPhysical geographyGeologyEcologyOceanographyGeographyGeotechnical engineeringLayer (electronics)Chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The Arctic is a water-rich region, with freshwater systems covering about 16 % of the northern permafrost landscape. Permafrost thaw creates new freshwater ecosystems, while at the same time modifying the existing lakes, streams, and rivers that are impacted by thaw. Here, we describe the current state of knowledge regarding how permafrost thaw affects lentic (still) and lotic (moving) systems, exploring the effects of both thermokarst (thawing and collapse of ice-rich permafrost) and deepening of the active layer (the surface soil layer that thaws and refreezes each year). Within thermokarst, we further differentiate between the effects of thermokarst in lowland areas vs. that on hillslopes. For almost all of the processes that we explore, the effects of thaw vary regionally, and between lake and stream systems. Much of this regional variation is caused by differences in ground ice content, topography, soil type, and permafrost coverage. Together, these modifying factors determine (i) the degree to which permafrost thaw manifests as thermokarst, (ii) whether thermokarst leads to slumping or the formation of thermokarst lakes, and (iii) the manner in which constituent delivery to freshwater systems is altered by thaw. Differences in thaw-enabled constituent delivery can be considerable, with these modifying factors determining, for example, the balance between delivery of particulate vs. dissolved constituents, and inorganic vs. organic materials. Changes in the composition of thaw-impacted waters, coupled with changes in lake morphology, can strongly affect the physical and optical properties of thermokarst lakes. The ecology of thaw-impacted lakes and streams is also likely to change; these systems have unique microbiological communities, and show differences in respiration, primary production, and food web structure that are largely driven by differences in sediment, dissolved organic matter, and nutrient delivery. The degree to which thaw enables the delivery of dissolved vs. particulate organic matter, coupled with the composition of that organic matter and the morphology and stratification characteristics of recipient systems will play an important role in determining the balance between the release of organic matter as greenhouse gases (CO2 and CH4), its burial in sediments, and its loss downstream. The magnitude of thaw impacts on northern aquatic ecosystems is increasing, as is the prevalence of thaw-impacted lakes and streams. There is therefore an urgent need to quantify how permafrost thaw is affecting aquatic ecosystems across diverse Arctic landscapes, and the implications of this change for further climate warming.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0130,022
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,006

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations599
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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