THE EFFECT OF CLIMATE CHANGE ON PEATLANDS IN THE CANADIAN BOREAL AND SUBARCTIC
Notice bibliographique
Résumé
Most of Canadas peatlands (97% by area) occur in the Boreal (64%) and Subarctic (33%) wetland regions. They contain large amounts of organic carbon (3050% by weight) and water as liquid or ice. The active layer (seasonal thaw layer) of peat contains 2090% water (by volume), while the perennially frozen layer and underlying mineral soil contain approximately 7080% ice. For perennially frozen peatlands, this represents approximately 506 billion m3 stored water, 85% as ice. The increase in air temperature (approximately 6 C) predicted for a 2x CO2 environment would result in degradation of perennially frozen peatlands in the Subarctic and northern Boreal wetland regions and in severe drying in the southern Boreal Wetland Region. The Peatland Sensitivity Model used to estimate the effect of climate warming on organic carbon, water and ice contents, indicates that approximately 61% of the Subarctic and Boreal peatlands (by area), containing 74 Gt organic carbon, will be severely to extremely severely affected by climate change, as will approximately 87% of perennially frozen Subarctic and Boreal peatlands, containing approximately 37 Gt organic carbon and 440 billion m3 water, stored primarily as ice (85%). The release of this large amount of carbon into the atmosphere could trigger further increases in climate warming. Melting of ground ice as a result of climate warming could release large amounts of water, causing water-logged conditions and landscape changes. In addition, water released from perennially frozen peatlands may contain toxic materials.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».