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Enregistrement W2800390036 · doi:10.1073/pnas.1717838115

Global peatland initiation driven by regionally asynchronous warming

2018· article· en· W2800390036 sur OpenAlexaff
Paul J. Morris, Graeme T. Swindles, Paul J. Valdes, Ruza Ivanovic, Lauren Gregoire, Mark W. Smith, Lev Tarasov, Alan M. Haywood, Karen L. Bacon

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilResearch Councils UKSight Research UK
Mots-clésPeatWetlandPhysical geographyEnvironmental scienceEcosystemBogRadiocarbon datingEarth scienceTundraClimate changeGlobal warmingSnowGlacial periodGeologyEcologyGeographyGeomorphologyPaleontologyArchaeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Widespread establishment of peatlands since the Last Glacial Maximum represents the activation of a globally important carbon sink, but the drivers of peat initiation are unclear. The role of climate in peat initiation is particularly poorly understood. We used a general circulation model to simulate local changes in climate during the initiation of 1,097 peatlands around the world. We find that peat initiation in deglaciated landscapes in both hemispheres was driven primarily by warming growing seasons, likely through enhanced plant productivity, rather than by any increase in effective precipitation. In Western Siberia, which remained ice-free throughout the last glacial period, the initiation of the world's largest peatland complex was globally unique in that it was triggered by an increase in effective precipitation that inhibited soil respiration and allowed wetland plant communities to establish. Peat initiation in the tropics was only weakly related to climate change, and appears to have been driven primarily by nonclimatic mechanisms such as waterlogging due to tectonic subsidence. Our findings shed light on the genesis and Holocene climate space of one of the world's most carbon-dense ecosystem types, with implications for understanding trajectories of ecological change under changing future climates.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,475

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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