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Enregistrement W3131278434 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-17595

Transport and fate of different components of terrestrial organic matter across the Siberian-Arctic shelves

2020· article· en· W3131278434 sur OpenAlexaboutno aff
Örjan Gustafsson, Igor Semiletov, Natalia Shakhova, Oleg Dudarev, Jorien E. Vonk, Bart E. van Dongen, Timothy I. Eglinton, Tommaso Tesi, Lisa Bröder, August Andersson, Birgit Wild, Felipe Matsubara Pereira, Jannik Martens

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostArcticOceanographyTundraPlanktonGeologyCanada Basin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

About one-third to half of the global soil carbon is held in the top 1-3 m of tundra+taiga permafrost PF (~1000 Pg-C) with deeper layers below as Deep-PF (~400 Pg-C) and in Pleistocene Ice Complex Deposit permafrost (ICD-PF, ~400 Pg-C), lining 4000 km of the East Siberian Arctic coast. In order to overcome the landscape heterogeneity and the stochastic nature of e.g. erosional release processes, we use the East Siberian Arctic Shelf (ESAS) in an inverse approach – as a natural integrator of the TerrOM releases from both the river drainage basins and from the erosion of ICD-containing bluffs. We are exploring how source-dependent transport and translocated degradation affect the released TerrOM. The sources of released terrOM have been increasingly constrained using great rivers and the ESAS as natural integrators through a combination of biomarkers and δ13C/Δ14C on bulk-C and on compound level. There are significant gradients in sources both E-W and S-N across each shelf sea and between water column DOM, POM and sedimentary OM. The largest source of OC to ESAS sediments is not rivers or marine plankton – it is coastal erosion of old ICD. Our initial limited dataset has now been much expanded, as has the end-member database while the statistical source apportionment method has been refined. They combine to show more efficient cross-shelf transport of river-borne “topsoil-PF” compared to ICD-PF and a clear distinction in sources of TerrOM between western and eastern ESAS regimes separated roughly along 165E, consistent with the local oceanography. There have been good strides also in understanding degradation of TerrOM exported to ESAS. Studies are demonstrating continuous offshoreward degradation of all TerrOM, yet with large differences between compound classes. Physical association of TerrOM with different sediment components, and sorting of the sediments exert first-order control on TerrOM distribution and degradation. An expanded dataset on specific surface area (SSA) and CuO oxidation products reveals spatial patterns across ESAS. The combination of compound-specific radiocarbon analysis of terrestrial biomarkers with SSA-normalized TerrOM signals constrains the ambient degradation rates and fluxes during the 3-4000 year timescale of cross-shelf transport. The degradation of TerrOM also causes severe ocean acidification of the ESAS. Investigations of sources and fate of TerrOM on the ESAS – the World’s largest shelf sea– provides a window to constrain permafrost-C remobilization and to study mechanisms of transport and degradability of different components of released terrestrial organic matter.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,142

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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