Thermo-erosion gullies boost the transition from wet to mesic tundra vegetation
Notice bibliographique
Résumé
Continuous permafrost zones with well-developed polygonal ice-wedge networks are particularly vulnerable to climate change. Thermo-mechanical erosion can initiate the development of gullies that lead to substantial drainage of adjacent wet habitats. How vegetation responds to this particular disturbance is currently unknown but has the potential to significantly disrupt function and structure of Arctic ecosystems. Focusing on three major gullies of Bylot Island, Nunavut, we estimated the impacts of thermo-erosion processes on plant community changes. We explored over 2 years the influence of environmental factors on plant species richness, abundance and biomass in 62 low-centered wet polygons, 87 low-centered disturbed polygons and 48 mesic environment sites. Gullying decreased soil moisture by 40 % and thaw-front depth by 10 cm in the center of breached polygons within less than 5 years after the inception of ice wedge degradation, entailing a gradual yet marked vegetation shift from wet to mesic plant communities within 5 to 10 years. This transition was accompanied by a five times decrease in graminoid above-ground biomass. Soil moisture and thaw-front depth changed almost immediately following gullying initiation as they were of similar magnitude between older (> 5 years) and recently (< 5 years) disturbed polygons. In contrast, there was a lag-time in vegetation response to the altered physical environment with plant species richness and biomass differing between the two types of disturbed polygons. To date (10 years after disturbance), the stable state of the mesic environment cover has not been fully reached yet. Our results illustrate that wetlands are highly vulnerable to thermo-erosion processes, which drive landscape transformation on a relative short period of time for High Arctic perennial plant communities (5 to 10 years). Such succession towards mesic plant communities can have substantial consequences on the food availability for herbivores and carbon emissions of Arctic ecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».