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Enregistrement W3086958571 · doi:10.1029/2019jg005348

Morphometric Control on Dissolved Organic Carbon in Subarctic Streams

2020· article· en· W3086958571 sur OpenAlexaff
Pearl Mzobe, Yanzi Yan, Martin Berggren, Petter Pilesjö, David Olefeldt, Erik Lundin, Nigel T. Roulet, Andreas Persson

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Biogeosciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubarctic climateDrainage basinDissolved organic carbonEnvironmental scienceTotal organic carbonSTREAMSHydrology (agriculture)PermafrostCatchment areaSpatial ecologyCarbon fibersPhysical geographyGeologyEcologyGeographyOceanographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Climate change has the potential to alter hydrological regimes and to expand saturated areas in permafrost environments, which are important sources of organic carbon. The sources, transfer zones, and delivery mechanisms of carbon into the stream network are controlled by the morphometric properties of the catchment; however, the utility and limitations of these properties as predictors of dissolved organic carbon concentrations have rarely been systematically evaluated. This study tested the relationships between 18 morphometric indicators and observed dissolved organic carbon (DOC) concentrations in the Stordalen catchment, Sweden. Geospatial and explorative statistics were combined to assess the topographical, areal, and linear indicators influencing the distribution of DOC in the catchment. The results suggest that catchment morphometric indicators can be used as proxies to predict DOC concentrations along a longitudinal continuum in subarctic climate regions (R2 up to 0.52). Morphometry indicators that best served as predictors of DOC concentration in the model were as follows: relief, slope length and steepness factor (LS‐factor), sediment transport capacity, and catchment area. Due to the influence that catchment form exerts in DOC spatial patterns and processing, a morphometric approach can serve as a first approximation of DOC spatial patterns within a catchment. The initial step in identifying carbon sources based on the catchment topography has the potential to allow for quick and multilevel comparison within and between catchments.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations24
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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