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Enregistrement W2570414352 · doi:10.1111/gcb.13612

A decade of boreal rich fen greenhouse gas fluxes in response to natural and experimental water table variability

2017· article· en· W2570414352 sur OpenAlexaff
David Olefeldt, E. S. Euskirchen, J. W. Harden, Evan S. Kane, A. D. McGuire, Mark P. Waldrop, Merritt R. Turetsky

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyU.S. Department of AgricultureNational Science Foundation
Mots-clésEnvironmental scienceEcosystem respirationPeatGrowing seasonEcosystemPrimary productionWater tableBorealEddy covarianceSink (geography)Hydrology (agriculture)Carbon sinkAtmospheric sciencesEcologyGroundwaterGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rich fens are common boreal ecosystems with distinct hydrology, biogeochemistry and ecology that influence their carbon (C) balance. We present growing season soil chamber methane emission (FCH4), ecosystem respiration (ER), net ecosystem exchange (NEE) and gross primary production (GPP) fluxes from a 9‐years water table manipulation experiment in an Alaskan rich fen. The study included major flood and drought years, where wetting and drying treatments further modified the severity of droughts. Results support previous findings from peatlands that drought causes reduced magnitude of growing seasonFCH4,GPPandNEE, thus reducing or reversing their C sink function. Experimentally exacerbated droughts further reduced the capacity for the fen to act as a C sink by causing shifts in vegetation and thus reducing magnitude of maximum growing seasonGPPin subsequent flood years by ~15% compared to control plots. Conversely, water table position had only a weak influence onER, but dominant contribution toERswitched from autotrophic respiration in wet years to heterotrophic in dry years. Droughts did not cause inter‐annual lag effects onERin this rich fen, as has been observed in several nutrient‐poor peatlands. WhileERwas dependent on soil temperatures at 2 cm depth,FCH4was linked to soil temperatures at 25 cm. Inter‐annual variability of deep soil temperatures was in turn dependent on wetness rather than air temperature, and higherFCH4in flooded years was thus equally due to increased methane production at depth and decreased methane oxidation near the surface. Short‐term fluctuations in wetness caused significant lag effects onFCH4, but droughts caused no inter‐annual lag effects onFCH4. Our results show that frequency and severity of droughts and floods can have characteristic effects on the exchange of greenhouse gases, and emphasize the need to project future hydrological regimes in rich fens.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations140
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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