Climate-induced changes in nutrient transformations across landscape units in a thermokarst subarctic peatland
Notice bibliographique
Résumé
Across the circumpolar north, the degradation of permafrost has resulted in an increase in the extent of thermokarst landforms. Within thermally disturbed ecosystems, climatically driven changes to hydrology and temperature regimes have the potential to modify nutrient cycling processes. To assess the impacts of changing moisture and thermal conditions on the mineralization of nutrients in the Hudson Bay Lowlands, subarctic Canada, soil cores were extracted along gradients of moisture and topographic position (peat plateaus, sedge lawns, channel fens, and thermokarst collapse scars). Soil subsamples were then subjected to a factorial design of temperature (4°C, 12°C, and 20°C) and moisture treatments (saturated, field moist, and air dried) in oxic conditions for three weeks. Nitrogen transformation rates were highly variable across landscape units (ranging from −1 to 96 μg N-NO3− and from −53 to 73 μg N-NH4+ g−1 dry soil for the incubation period). Shoreline collapse scar material showed the greatest potential for nitrification, with rates two orders of magnitude higher than other landscape positions, under warm (20°C) and saturated conditions. This work shows the potential of increased plant-available nitrate for rapid vegetative colonization of thermokarst collapse scars, and provides novel insight into nutrient cycling processes in permafrost peatland landscapes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».