MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2884000308 · doi:10.1080/15230430.2017.1415622

Post-thaw variability in litter decomposition best explained by microtopography at an ice-rich permafrost peatland

2018· article· en· W2884000308 sur OpenAlexafffund
Avni Malhotra, Tim R. Moore, Juul Limpens, Nigel T. Roulet

Notice bibliographique

RevueArctic Antarctic and Alpine Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesBiological and Environmental ResearchFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPermafrostPeatEnvironmental scienceLitterAbiotic componentCarbon cycleEcosystemCarbon fibersSubarctic climateDecomposerEcologyDecompositionPlant litterSoil scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Litter decomposition, a key process by which recently fixed carbon is lost from ecosystems, is a function of environmental conditions and plant community characteristics. In ice-rich peatlands, permafrost thaw introduces high variability in both abiotic and biotic factors, both of which may affect litter decomposition rates in different ways. Can the existing conceptual frameworks of litter decomposition and its controls be applied across a structurally heterogeneous thaw gradient? We investigated the variability in litter decomposition and its predictors at the Stordalen subarctic peatland in northern Sweden. We measured in situ decomposition of representative litter and environments using litter bags throughout two years. We found highly variable litter decomposition rates with turnover times ranging from five months to four years. Surface elevation was a strong correlate of litter decomposition across the landscape, likely as it integrates multiple environmental and plant community changes brought about by thaw. There was faster decomposition but also more mass remaining after two years in thawed areas relative to permafrost areas, suggesting faster initial loss of carbon but more storage into the slow-decomposing carbon pool. Our results highlight mechanisms and predictors of carbon cycle changes in ice-rich peatlands following permafrost thaw.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,287 · 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.

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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArctic Antarctic and Alpine ResearchMême sujetClimate change and permafrostTravaux en français237 207