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Enregistrement W3016486238 · doi:10.5194/bg-17-5163-2020

Thermokarst amplifies fluvial inorganic carbon cycling and export across watershed scales on the Peel Plateau, Canada

2020· article· en· W3016486238 sur OpenAlexafffundabout
Scott Zolkos, Suzanne E. Tank, Robert G. Striegl, Steven V. Kokelj, Justin Kokoszka, Cristian Estop‐Aragonés, David Olefeldt

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensGovernment of Northwest TerritoriesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaAlberta InnovatesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaArctic Institute of North America
Mots-clésPermafrostThermokarstGeologyWeatheringCarbonateFluvialTransectEarth scienceHydrology (agriculture)GeomorphologyOceanographyStructural basin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. As climate warming and precipitation increase at high latitudes, permafrost terrains across the circumpolar north are poised for intensified geomorphic activity and sediment mobilization that are expected to persist for millennia. In previously glaciated permafrost terrain, ice-rich deposits are associated with large stores of reactive mineral substrate. Over geological timescales, chemical weathering moderates atmospheric CO2 levels, raising the prospect that mass wasting driven by terrain consolidation following thaw (thermokarst) may enhance weathering of permafrost sediments and thus climate feedbacks. The nature of these feedbacks depends upon the mineral composition of sediments (weathering sources) and the balance between atmospheric exchange of CO2 vs. fluvial export of carbonate alkalinity (Σ[HCO3-, CO32-]). Working in the fluvially incised, ice-rich glacial deposits of the Peel Plateau in northwestern Canada, we determine the effects of slope thermokarst in the form of retrogressive thaw slump (RTS) activity on mineral weathering sources, CO2 dynamics, and carbonate alkalinity export and how these effects integrate across watershed scales (∼ 2 to 1000 km2). We worked along three transects in nested watersheds with varying connectivity to RTS activity: a 550 m transect along a first-order thaw stream within a large RTS, a 14 km transect along a stream which directly received inputs from several RTSs, and a 70 km transect along a larger stream with headwaters that lay outside of RTS influence. In undisturbed headwaters, stream chemistry reflected CO2 from soil respiration processes and atmospheric exchange. Within the RTS, rapid sulfuric acid carbonate weathering, prompted by the exposure of sulfide- and carbonate-bearing tills, appeared to increase fluvial CO2 efflux to the atmosphere and propagate carbonate alkalinity across watershed scales. Despite covering less than 1 % of the landscape, RTS activity drove carbonate alkalinity to increase by 2 orders of magnitude along the largest transect. Amplified export of carbonate alkalinity together with isotopic signals of shifting DIC and CO2 sources along the downstream transects highlights the dynamic nature of carbon cycling that may typify glaciated permafrost watersheds subject to intensification of hillslope thermokarst. The balance between CO2 drawdown in regions where carbonic acid weathering predominates and CO2 release in regions where sulfides are more prevalent will determine the biogeochemical legacy of thermokarst and enhanced weathering in northern permafrost terrains. Effects of RTSs on carbon cycling can be expected to persist for millennia, indicating a need for their integration into predictions of weathering–carbon–climate feedbacks among thermokarst terrains.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil0,895

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,180 · 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.

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

Citations25
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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