The effects of fire on sulfidic peat swamp sediments
Notice bibliographique
Résumé
Peat swamps contain substantial accumulations of organic matter due to waterlogging and slower decomposition rates. Peat swamps can be underlain by sulfidic sediments where there is abundant iron and sulfate for reduction to form a range of sulfidic minerals, primarily pyrite (FeS2). Sulfidic sediments can acidify to produce sulfuric acid, similar to acid mine drainage (AMD) and acid sulfate soil (ASS) environments when oxidised, which can occur when water levels drop due to drainage or periods of drought. Discharging surface and shallow groundwater can therefore acidify adjacent lakes and waterways. These swamps can also present significant fire hazards when drying occurs. This study identified the chemical and mineralogical changes in sulfidic peat swamp sediments along a temperature gradient to simulate the effects of fire. We found that fire induced changes in the Fe-minerals to form a range iron (oxy)hydroxides and iron oxides such as magnetite, mghemite and haematite in increasing crystallinity with increasing temperatures. pH initially decreased on drying a minimum of pH 3.15, before increasing with increasing temperature to 650oC to pH 4.86, which can mobilise environmentally important pH-sensitive metals. Peat swamps are highly susceptible to the effects of fire when surface- and shallow groundwater levels decrease as a result of extended drought or drainage. Fire can irreversibly alter underlying soil properties to induce changes in soil minerals and potentially impact the surrounding environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».