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Enregistrement W2543851324 · doi:10.5194/bg-13-5849-2016

The importance of freshwater systems to the net atmospheric exchange ofcarbon dioxide and methane with a rapidly changing high Arctic watershed

2016· article· en· W2543851324 sur OpenAlexafffundabout
Craig A. Emmerton, Vincent L. St. Louis, Igor Lehnherr, Jennifer A. Graydon, Jane L. Kirk, Kimberly Rondeau

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2016
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 CanadaIndigenous and Northern Affairs CanadaGovernment of CanadaArcticNetNatural Resources CanadaAssociation of Canadian Universities for Northern StudiesUniversity of AlbertaParks Canada
Mots-clésEnvironmental scienceWatershedArcticWetlandEcosystemTotal organic carbonCarbon dioxideGreenhouse gasMethaneHydrology (agriculture)OceanographyEcologyGeologyBiology

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 to +0.046 g C–CO2 m−2 day−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 day−1), while all other freshwater systems were minimal emitters of this gas (< +0.001 g C–CH4 m−2 day−1). When using ecosystem-cover classification mapping and data from previous studies, we found that freshwaters were unimportant contributors to total watershed carbon exchange, in part because they covered less than 10 % of total area in the watershed. High Arctic watersheds are experiencing warmer and wetter climates than in the past, which may have implications for moisture availability, landscape cover, and the exchange of CO2 and CH4 of underproductive but expansive polar semidesert ecosystems.

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)0,001
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 enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,421

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations28
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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