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Enregistrement W2801267385 · doi:10.22215/etd/2017-11793

Depth Profiles of Geochemistry and Organic Carbon from Permafrost and Active Layer Soils in Tundra Landscapes Near Lac de Gras, Northwest Territories, Canada

2017· dissertation· en· W2801267385 sur OpenAlexaboutno aff
Rupesh Subedi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostTundraSoil waterPeatActive layerOrganic matterTotal organic carbonGeologyTerrainSoil horizonThermokarstWetlandLandformSoil scienceGeomorphologyEnvironmental chemistryArcticLayer (electronics)ChemistryEcologyGeographyOceanographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The geochemistry of permafrost is relevant for understanding impacts of thaw and for unraveling landscape dynamics.This study aimed to contribute to knowledge of permafrost geochemistry from the Lac de Gras region, Northwest Territories, Canada.The area represents a contrasting geomorphic and climatic setting from other more intensively studied permafrost areas in northwestern Canada.Permafrost and active layer samples from 24 sites were collected to examine the vertical and spatial distribution of water content, organic matter content and soluble cations.These varied between the active layer, nearsurface permafrost and the permafrost at depth.Near-surface solute enrichment of permafrost was evident at some sites in each terrain type, but the majority of sites had lower cation contents in near-surface permafrost than in the active layer.Active layer organic materials from peatlands and wetlands terrain were solute rich in comparison to mineral soils of till blanket, till veneer or esker terrains at similar depth.In the Lac de Gras area, organic soils are enriched with solutes relative to tills or glaciofluvial deposits, and since the organics are primarily near the surface, active layers often are solute rich with respect to underlying mineral soil permafrost.

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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,061

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 GPT0,221
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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