MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2803120773 · doi:10.1007/s11368-018-2006-3

Assessment of frozen ground organic carbon pool on the Qinghai-Tibet Plateau

2018· article· en· W2803120773 sur OpenAlexaff
Lin Jiang, Huai Chen, Qiuan Zhu, Yanzheng Yang, Mingxu Li, Changhui Peng, Dan Zhu, Yixin He

Notice bibliographique

RevueJournal of Soils and Sediments · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaNorthwestern University
Mots-clésPlateau (mathematics)Environmental scienceCarbon fibersEarth scienceGeologyEnvironmental protectionComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Under rapid climate change, soil organic carbon (SOC) dynamic in frozen ground may significantly influence terrestrial carbon cycles. The aim of this study was to investigate the storage, spatial patterns, and influencing factors of SOC in frozen ground on the Qinghai-Tibet Plateau, which known as the earth’s Third Pole. Using the observed edaphic data from China’s Second National Soil Survey, we estimated the SOC storage (SOCS) of frozen ground (including permafrost, seasonally, and short time frozen ground) on the plateau with a depth of 0–3 m. Furthermore, the effect of vegetation and climate factors on spatial variance of SOC density (SOCD) was analyzed. The SOCD decreased from the southeastern to the northwestern part of the plateau, and increased with shorten of freezing duration. SOCS of permafrost, seasonally, and short time frozen ground were calculated as 40.9 (34.2–47.6), 26.7 (24.1–29.4), and 6 (5.6–6.4) Pg, making a total of 73.6 (63.9–83.3) Pg in 0–3 m depth on the plateau. Normalized difference vegetation index and mean annual precipitation could significantly affect the spatial distribution of SOC in permafrost and seasonally frozen ground. The soil in plateau frozen ground contained substantial organic carbon, which could be affected by plant and climate variables. However, the heterogeneous landform may make the fate of carbon more complicated in the future.

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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations42
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Soils and SedimentsMême sujetClimate change and permafrostTravaux en français237 207