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Enregistrement W2906249304 · doi:10.22215/etd/2018-13255

The effect of scale on the relative importance of climatic and biotic variables influencing methane fluxes from an Arctic wet sedge meadow

2018· dissertation· en· W2906249304 sur OpenAlexafffundabout
Emma Riley

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesGovernment of CanadaCanadian Foundation for Climate and Atmospheric SciencesOntario Innovation Trust
Mots-clésEnvironmental scienceEddy covariancePeatVegetation (pathology)ArcticWetlandAtmospheric sciencesScale (ratio)EcosystemHydrology (agriculture)Soil waterPhysical geographyArctic vegetationClimatologyEcologyGeographySoil scienceTundraGeologyBiologyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Methane fluxes (FCH4) from an Arctic wet sedge meadow at Daring Lake, NT, Canada were examined during the growing seasons of 2008-2017 over several temporal and spatial scales.The largest methane emissions (seasonal averages of 118 -277 mg CH4 m - 2 d -1 ) were recorded at the plot scale mid-summer using manual chamber methods and were associated with wetter locations with more sedges.Plot-scale FCH4 were negligible where shrubby peat soils were raised above the water table.Ecosystem-scale FCH4 measured on a quasi-continuous basis employing an eddy covariance technique were roughly 50% of plot-scale FCH4.Moisture, temperature and vegetation-related variables explained up to 80% of temporal FCH4 variability (p<0.001).Both magnitudes of FCH4 and relationships with driving variables were not consistent between scales and measurement techniques, demonstrating both the importance of scale in deducing all processes influencing FCH4 variability and the difficulties in upscaling FCH4 at this heterogeneous wetland.I would like to thank the many people who supported and guided me throughout my thesis, without whom it surely would not have been possible.I would like to thank my supervisor, Elyn Humphreys, as her knowledge, enthusiasm and strength were both inspiring and contagious throughout the process.I acknowledge her patience and generosity towards all her students, including myself.I was truly blessed to have such a great role model during these last two years of growth and development.I would also like to thank my friends, family and especially my partner, Shane, for relentless encouragement and support.During the field season I had many different field/research assistants and everyone was eager to lend a hand.Thanks to Caitlyn Proctor, Janelle Nitsizo, Shannon Petrie, Liam Case, Zhalanni Drygeese, Jody Zoe and numerous others at the Daring Lake

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)0,001
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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