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Enregistrement W2294219845 · doi:10.5194/bg-2016-79

The importance of freshwater systems to the net exchange of atmospheric carbon dioxide and methane with rapidly changing high Arctic landscapes

2016· article· en· W2294219845 sur OpenAlexafffundabout
Craig A. Emmerton, Vincent L. St. Louis, Igor Lehnherr, Jennifer A. Graydon, Jane L. Kirk, Kimberly Rondeau

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of TorontoUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésArcticEnvironmental scienceAtmosphere (unit)Carbon dioxideWetlandWatershedMethaneCarbon dioxide in Earth's atmosphereAtmospheric sciencesEcosystemEnvironmental chemistryOceanographyEcologyChemistryGeographyGeologyBiologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. A warming climate is rapidly changing the distribution and exchanges of carbon within high Arctic ecosystems. Few data exist, however, which quantify exchange of both carbon dioxide (CO2) and methane (CH4) between the atmosphere and freshwater systems, or estimate freshwater contributions to total catchment exchange of these gases, in the high Arctic. During the summers of 2005 and 2007–2012, we quantified CO2 and CH4 concentrations in, and atmospheric exchange with, common freshwater systems in the high Arctic watershed of Lake Hazen, Nunavut, Canada. We identified four types of biogeochemically-distinct freshwater systems in the watershed, however mean CO2 concentrations (21–28 μmol L−1) and atmospheric exchange (−0.013–0.046 g C-CO2 m−2 d−1) were similar between these systems. Seasonal flooding of ponds bordering Lake Hazen generated considerable CH4 emissions to the atmosphere (0.008 g C-CH4 m−2 d−1), while all other freshwater systems were minimal emitters of this gas (< 0.001 g C-CH4 m−2 d−1). Measurements made on terrestrial landscapes in the same watershed between 2008–2012 determined that the near-barren polar semidesert was a very weak consumer of atmospheric CO2 (−0.004 g C-CO2 m−2 d−1), but an important consumer of atmospheric CH4 (−0.001 g C-CH4 m−2 d−1). Alternatively, meadow wetlands were very productive consumers of atmospheric CO2 (−0.96 g C-CO2 m−2 d−1) but relatively weak emitters of CH4 to the atmosphere (0.001 g C-CH4m−2 d−1). When using ecosystem-cover classification mapping, we found that freshwaters were unimportant contributors to total watershed carbon exchange, in part because they covered less than 10 % of total cover in the watershed. High Arctic watersheds are experiencing warmer and wetter climates than in the past, which may have implications for the net uptake of carbon greenhouse gases by currently underproductive polar semidesert and freshwater systems.

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 enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,273

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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