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Enregistrement W2998738645 · doi:10.1061/9780784482599.069

Evolution of Palsas and Peat Plateaus in the Hudson Bay Lowlands: Permafrost Degradation and the Production of Greenhouse Gases

2019· article· en· W2998738645 sur OpenAlexafffundabout
Adam H. Kirkwood, Pascale Roy‐Léveillée, Maara Packalen, James W. McLaughlin, Nathan Basiliko

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and ForestryLaurentian University
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaMinistry of Natural ResourcesWildlife Conservation Society
Mots-clésPeatPermafrostThermokarstEnvironmental scienceContext (archaeology)Greenhouse gasOrganic matterBayPhysical geographyHydrology (agriculture)GeologyEcologyOceanographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peatlands in the Hudson Bay Lowlands (HBL) extend from the sporadic to the continuous permafrost zones. They store ~30 Pg of soil carbon, ~10% of which is sequestered in permafrost. Palsa fields and peat plateaus are dominant features in the HBL of northern Ontario, but pronounced warming trends in the area are associated with accelerated degradation of these features. This research investigated greenhouse gas production potential (CO2 and CH4) from HBL peatlands near Peawanuck, ON, in the context of rapid palsa degradation. Active layer and permafrost samples from palsas, and samples from fens adjacent to the palsas were collected at sites exhibiting different degradation rates and patterns, identified via the sequential analysis of historical aerial photographs and recent satellite imagery. The samples were incubated anaerobically at 4°C and 14°C to assess CO2 and CH4. In general, CO2 production potential was higher than CH4, however the production of CH4 was extremely sensitive to increased temperatures. Between 4°C and 14°C CH4 production increased by factors ranging from 6 to 90, whereas CO2 production consistently increased by a factor of ~2. The production of both gases was higher from fen peat then from permafrost and active layer peat at either temperature when incubated in anaerobic conditions for 225 days. This suggests that higher production rates of CO2 and CH4 from thermokarst features compared to intact permafrost landscapes are not only the result of environmental conditions such as wetness and increased temperatures, but also likely a result of organic matter chemistry and bioavailability associated with increased sedge growth following permafrost degradation.

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)0,000
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 enseignants0,509
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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