Impacts of thermokarst on permafrost carbon losses and ecosystem services
Notice bibliographique
Résumé
Permafrost thaw is altering northern ecosystems and the services they provide at scales ranging from local subsidence to global climate feedbacks. In organic-rich peatlands, thermokarst initiation and spread rates are increasing with rising mean annual air temperatures, changes in wildfire, and human land use. This presentation will outline empirical and modeling approaches to better understand the consequences of thermokarst in peatlands as well as other types of northern terrains on carbon cycling, wildlife, and other aspects of ecosystem services. We are using fine scale datasets and remote sensing to map thermokarst coverage and expansion in both the Northwest Territories, Canada and interior Alaska. Using chronosequences and regional gradients, we are studying thermokarst impacts along gradients of time-since-thaw. Through a Permafrost Carbon Network synthesis, we developed conceptual and numerical models to understand how thermokarst development (formation, stabilization, re-accumulation of permafrost in some conditions) affects carbon storage and release. We are using a combination of empirical and modelled data to test hypotheses about climatic, ecological, and Quaternary controls on thermokarst rates and subsequent impacts on ecosystem services. We demonstrate that thermokarst in peat-rich landscapes are hotspots for permafrost carbon release primarily through methane emissions, have the potential to impact hunter movement and safety, and affect caribou habitat quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».