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Enregistrement W2884461525 · doi:10.1038/s41467-018-05457-1

Wildfire as a major driver of recent permafrost thaw in boreal peatlands

2018· article· en· W2884461525 sur OpenAlexafffundabout
Carolyn Gibson, L. Chasmer, Dan K. Thompson, William L. Quinton, Mike Flannigan, David Olefeldt

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensNatural Resources CanadaWilfrid Laurier UniversityCanadian Forest ServiceUniversity of LethbridgeUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesUniversity of Alberta
Mots-clésPermafrostThermokarstPeatBogEnvironmental scienceBorealClimate changeTaigaActive layerPhysical geographyHydrology (agriculture)Global warmingEarth scienceGeologyEcologyGeographyForestryOceanographyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Permafrost vulnerability to climate change may be underestimated unless effects of wildfire are considered. Here we assess impacts of wildfire on soil thermal regime and rate of thermokarst bog expansion resulting from complete permafrost thaw in western Canadian permafrost peatlands. Effects of wildfire on permafrost peatlands last for 30 years and include a warmer and deeper active layer, and spatial expansion of continuously thawed soil layers (taliks). These impacts on the soil thermal regime are associated with a tripled rate of thermokarst bog expansion along permafrost edges. Our results suggest that wildfire is directly responsible for 2200 ± 1500 km 2 (95% CI) of thermokarst bog development in the study region over the last 30 years, representing ~25% of all thermokarst bog expansion during this period. With increasing fire frequency under a warming climate, this study emphasizes the need to consider wildfires when projecting future circumpolar 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)0,000
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 enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,302
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 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

Citations324
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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