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Enregistrement W3157730421 · doi:10.1080/11956860.2021.1907975

Holocene dynamics of an inland palsa peatland at Wiyâshâkimî Lake (Nunavik, Canada)

2021· article· en· W3157730421 sur OpenAlexafffundvenueabout
Karine Langlais, Najat Bhiry, Martin Lavoie

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversité LavalCenter for Northern Studies
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésThermokarstMacrofossilPermafrostOmbrotrophicPeatSubarctic climateHolocenePhysical geographyGeologyWetlandPeriod (music)BogEcologyEnvironmental scienceGeographyOceanographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the Holocene evolution of an inland subarctic permafrost peatland located on the north bank of Wiyâshâkimî Lake (Nunavik, northeastern Canada). The analysis of plant macrofossils allowed us to reconstruct the succession of the trophic conditions of a palsa and a filled thermokarst pond. The accumulation of organic matter began at around 6290 cal. y BP. The evolution of the site then followed three stages: a pond (6290–5790 cal. y BP), a minerotrophic peatland (5790–4350 cal. y BP) and an ombrotrophic peatland (from 4350 cal. y BP). The establishment of permafrost caused a palsa to form at around 170 cal. y BP, which corresponds to the coldest period of the Little Ice Age in northeastern Canada. A subsequent degradation of the palsa and the formation of a thermokarst pond were induced by the climate warming that began at the turn of the 20th century. The analysis of plant macrofossils from an adjacent filled thermokarst pond indicated three phases of development over a short 450-year period: subaquatic, minerotrophic, and ombrotrophic phases. When combined with previous studies of filled thermokarst ponds in northern Québec, this result indicates that ponds are rapidly filling in with vegetation and acting as carbon sinks.

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)0,000
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 enseignants0,930
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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