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Enregistrement W3138199239 · doi:10.1139/cjb-2020-0196

Diatoms and other siliceous indicators track the ontogeny of a “bofedal” (wetland) ecosystem in the Peruvian Andes

2021· article· en· W3138199239 sur OpenAlexafffundvenue
Connor King, Neal Michelutti, Carsten Meyer‐Jacob, Richard Bindler, Pedro M. Tapia, Christopher Grooms, John P. Smol

Notice bibliographique

RevueBotany · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPeatSubfossilWetlandDiatomEcosystemEcologyClimate changeRadiocarbon datingBioindicatorPhysical geographyEnvironmental scienceHoloceneGeologyBiologyGeographyOceanographyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent warming in the Andes is affecting the region’s water resources including glaciers and lakes, which supply water to tens of millions of people downstream. High-elevation wetlands, known locally as “bofedales”, are an understudied Andean ecosystem despite their key role in carbon sequestration, maintenance of biodiversity, and regulation of water flow. Here, we analyze subfossil diatom assemblages and other siliceous bioindicators preserved in a peat core collected from a bofedal in Peru’s Cordillera Vilcanota. Basal radiocarbon ages show the bofedal likely formed during a wet period of the Little Ice Age (1520–1680 CE), as inferred from nearby ice core data. The subfossil diatom record is marked by several dynamic assemblage shifts documenting a hydrosere succession from an open-water system to mature peatland. The diatoms appear to be responding largely to changes in hydrology that occur within the natural development of the bofedal, but also to pH and possibly nutrient enrichment from grazing animals. The rapid peat accretion recorded post-1950 at this site is consistent with recent peat growth rates elsewhere in the Andes. Given the many threats to Peruvian bofedales including climate change, overgrazing, peat extraction, and mining, these baseline data will be critical to assessing future change in these important ecosystems.

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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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