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Enregistrement W3134916625 · doi:10.1038/s41467-021-21759-3

Emerging dominance of summer rainfall driving High Arctic terrestrial-aquatic connectivity

2021· article· en· W3134916625 sur OpenAlexafffund
C. R. Beel, Joanne Heslop, John F. Orwin, Matthew Pope, Amanda Schevers, Jacqueline K. Y. Hung, Melissa J. Lafrenière, Scott F. Lamoureux

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensGovernment of AlbertaGovernment of Northwest TerritoriesQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGovernment of CanadaArcticNet
Mots-clésEnvironmental scienceSnowmeltArcticPermafrostWatershedBiogeochemical cycleClimate changeSnowHydrometeorologySnowpackTerrestrial ecosystemDominance (genetics)Hydrology (agriculture)BiogeochemistryEcosystemPrecipitationEcologyOceanographyGeologyGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrological transformations induced by climate warming are causing Arctic annual fluvial energy to shift from skewed (snowmelt-dominated) to multimodal (snowmelt- and rainfall-dominated) distributions. We integrated decade-long hydrometeorological and biogeochemical data from the High Arctic to show that shifts in the timing and magnitude of annual discharge patterns and stream power budgets are causing Arctic material transfer regimes to undergo fundamental changes. Increased late summer rainfall enhanced terrestrial-aquatic connectivity for dissolved and particulate material fluxes. Permafrost disturbances (<3% of the watersheds' areal extent) reduced watershed-scale dissolved organic carbon export, offsetting concurrent increased export in undisturbed watersheds. To overcome the watersheds' buffering capacity for transferring particulate material (30 ± 9 Watt), rainfall events had to increase by an order of magnitude, indicating the landscape is primed for accelerated geomorphological change when future rainfall magnitudes and consequent pluvial responses exceed the current buffering capacity of the terrestrial-aquatic continuum.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
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 GPT0,298
Écart entre enseignants0,255 · 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.

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

Citations78
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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