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Enregistrement W2889652082 · doi:10.1029/2018gl078748

Mineral Weathering and the Permafrost Carbon‐Climate Feedback

2018· article· en· W2889652082 sur OpenAlexafffundabout
Scott Zolkos, Suzanne E. Tank, Steven V. Kokelj

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensGovernment of Northwest TerritoriesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesEnvironment CanadaAlberta InnovatesNatural Resources CanadaUniversity of AlbertaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaArctic Institute of North America
Mots-clésThermokarstPermafrostWeatheringCarbonateArcticEarth scienceGeologyCarbon cycleCarbon dioxideEnvironmental chemistrySulfuric acidOcean acidificationEnvironmental scienceGeochemistryClimate changeOceanographyEcosystemChemistryEcologyInorganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Permafrost thaw in the Arctic enables the biogeochemical transformation of vast stores of organic carbon into carbon dioxide (CO 2 ). This CO 2 release has significant implications for climate feedbacks, yet the potential counterbalance from CO 2 fixation via chemical weathering of minerals exposed by thawing permafrost is entirely unstudied. We show that thermokarst in the western Canadian Arctic can enable rapid weathering of carbonate tills, driven by sulfuric acid from sulfide oxidation. Unlike carbonic acid‐driven weathering, this caused significant and previously undocumented CO 2 production and outgassing in headwater streams. Increasing riverine solute fluxes correspond with long‐term intensification of thermokarst and reflect the regional predominance of sulfuric acid‐driven carbonate weathering. We conclude that thermokarst‐enhanced mineral weathering has potential to profoundly disrupt Arctic freshwater carbon cycling. While thermokarst and sulfuric acid‐driven carbonate weathering in the western Canadian Arctic amplify CO 2 release, regional variation in sulfide oxidation will moderate the effects on the permafrost carbon‐climate feedback.

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 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 enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations89
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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