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Enregistrement W3006173105 · doi:10.5443/11401

Climate change Impacts on Canadian Arctic Tundra ecosystems (CICAT): Interdisciplinary and multi-scale assessments

2012· dataset· en· W3006173105 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueCanadian Polar Data Network · 2012
Typedataset
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTundraEnvironmental scienceEcosystemVegetation (pathology)Climate changeEcologyGlobal warmingGrowing seasonPermafrostArcticCarbon dioxide in Earth's atmosphereAtmospheric sciencesBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At some CICAT research sites, we established experiments that simulate warming and changes in snow depth and measured the responses. Warming causes earlier flowering, greater growth and an increase in the cover of shrubs and grasses. We also examined the changes in vegetation across large areas using satellite data, and our results have shown a decrease in important winter range of the Bathurst caribou herd during the past twenty years due mainly to increases in fires. We have also made the first coordinated measurements of the amounts of carbon dioxide absorbed by tundra plants and given off by plants and soils over a variety of tundra ecosystems. We have found they all absorb more carbon dioxide than they emit during the growing season. We also found that polar desert soils are surprisingly important sources of methane, a potent greenhouse gas. How tundra vegetation and processes such as carbon dioxide fluxes respond to warming will depend on the responses of soil microorganisms, such as bacteria and fungi. These organisms control the release and availability of nutrients in the soil and hence affect the ability of plants to respond to warming. We are studying these organisms and how they are likely to respond to climate change. We are using much of our information in ecosystem models linked to CiCAT, which provide predictions of how these tundra systems are likely to change over the coming decades. The preliminary modelling indicates that tundra ecosystems will continue to absorb more carbon than they release, although there will be variation between years and between tundra types. Interviews with elders in communities have provided invaluable information on how tundra ecosystems have changed over the past decades and help direct the scientific research. School classes are also involved in monitoring vegetation change near communities, and students are learning how traditional ecological knowledge and science can be used together. Bringing together scientific knowledge with traditional/local knowledge, allows a better understanding of changes that have occurred across the landscape and prepare the Métis of the North Slave and other Aboriginal organizations for expected changes due to climate change.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,219 · 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