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Enregistrement W3123864563 · doi:10.5194/bg-18-5851-2021

On the influence of erect shrubs on the irradiance profile in snow

2021· article· en· W3123864563 sur OpenAlexafffundabout
Maria Belke‐Brea, Florent Dominé, Ghislain Picard, Mathieu Barrere, Laurent Arnaud

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensTakuvik Joint International LaboratoryUniversité Laval
Organismes subventionnairesInstitut Polaire Français Paul Emile VictorFondation BNP ParibasNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBNP Paribas Cardif
Mots-clésSnowpackSnowIrradianceArcticRadiative transferEnvironmental scienceAtmospheric sciencesShrubSnowmeltPermafrostAtmospheric radiative transfer codesGeologyEcologyGeomorphologyPhysicsOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The warming-induced expansion of shrubs in the Arctic is transforming snowpacks into a mixture of snow, impurities and buried branches. Because snow is a translucent medium into which light penetrates up to tens of centimetres, buried branches may alter the snowpack radiation budget with important consequences for the snow thermal regime and microstructure. To characterize the influence of buried branches on radiative transfer in snow, irradiance profiles were measured in snowpacks with and without shrubs near Umiujaq in the Canadian Low Arctic (56.5 ∘ N, 76.5 ∘ W) in November and December 2015. Using the irradiance profiles measured in shrub-free snowpacks in combination with a Monte Carlo radiative transfer model revealed that the dominant impurity type was black carbon (BC) in variable concentrations up to 185 ng g −1 . This allowed the separation of the radiative effects of impurities and buried branches. Irradiance profiles measured in snowpacks with shrubs showed that the impact of buried branches was local (i.e. a few centimetres around branches) and only observable in layers where branches were also visible in snowpit photographs. The local-effect hypothesis was further supported by observations of localized melting and depth hoar pockets that formed in the vicinity of branches. Buried branches therefore affect snowpack properties, with possible impacts on Arctic flora and fauna and on the thermal regime of permafrost. Lastly, the unexpectedly high BC concentrations in snow are likely caused by nearby open-air waste burning, suggesting that cleaner waste management plans are required for northern community and ecosystem protection.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,088

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,240
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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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