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Enregistrement W3157492426 · doi:10.1017/qua.2021.22

Ecohydrological controls on apparent rates of peat carbon accumulation in a boreal bog record from the Hudson Bay Lowlands, northern Ontario, Canada

2021· article· en· W3157492426 sur OpenAlexaffabout
Marissa A. Davies, Jerome Blewett, B. David A. Naafs, Sarah A. Finkelstein

Notice bibliographique

RevueQuaternary Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMacrofossilPeatBogTestate amoebaeHoloceneGeologyWetlandOmbrotrophicBorealPhysical geographyTemperature recordBayOceanographyEnvironmental scienceEcologyPaleontologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A multiproxy Holocene record from a bog in the Hudson Bay Lowlands, northern Ontario, Canada, was used to evaluate how ecohydrology relates to carbon accumulation. The study site is located at a somewhat higher elevation and on coarser grained deposits than the surrounding peatlands. This promotes better drainage and thus a slower rate of carbon accumulation relative to sites with similar initiation age. The rate of peat vertical accretion was initially low as the site transitioned from a marsh to a rich fen. These lower rates took place during the warmer temperatures of the Holocene thermal maximum, confirming the importance of hydrological controls limiting peat accretion at the local scale. Testate amoebae, pollen, and plant macrofossils indicate a transition to a poor fen and then a bog during the late Holocene, as the carbon accumulation rate and reconstructed water table depth increased. The bacterial membrane lipid biomarker indices used to infer paleotemperature show a summer temperature bias and appear sensitive to changes in peat type. The bacterial membrane lipid biomarker pH proxy indicates a rich to a poor fen and a subsequent fen to bog transition, which are supported by pollen, macrofossil, and testate amoeba records.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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