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Enregistrement W3177520391 · doi:10.5194/egusphere-egu21-11184

The SPLASH Action Group – Towards standardized sampling strategies along the soil-to-hydrosystems continuum in permafrost landscapes

2021· article· en· W3177520391 sur OpenAlexaff
Julien Fouché, Sarah Shakil, Catherine Hirst, Lisa Bröder, Yannick Agnan, Ylva Sjöberg, Frédéric Bouchard

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversité LavalCenter for Northern StudiesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostBiogeochemical cycleEnvironmental scienceSoil waterArcticHydrology (agriculture)Soil scienceOceanographyGeologyEnvironmental chemistryChemistryGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Action Group called ‘Standardized methods across Permafrost Landscapes: from Arctic Soils to Hydrosystems’ (SPLASH), funded by the International Permafrost Association, is a community-driven effort aiming to provide a suite of standardized field strategies for sampling mineral and organic components in soils, sediments, surface water bodies and coastal environments across permafrost landscapes. This unified approach will allow data to be shared and compared, thus improving our understanding of the processes occurring during lateral transport in circumpolar Arctic watersheds. This is an international and transdisciplinary effort aiming to provide a fieldwork “tool box” of the most relevant sampling schemes and sample conservation procedures for mineral and organic permafrost pools. With climate change, permafrost soils are undergoing drastic transformations. Both localized abrupt thaw (thermokarst) and gradual ecosystem shifts (e.g., active layer thickening, vegetation changes) drive changes in hydrology and biogeochemical cycles (carbon, nutrients, and contaminants). Mineral and organic components interact along the “lateral continuum” (i.e., from soils to aquatic systems) changing their composition and reactivity across the different interfaces. The circumpolar Arctic region is characterized by high spatial heterogeneity (e.g., geology, topography, vegetation, and ground-ice content) and large inter-annual and seasonal variations in local climate and biophysical processes. Common sampling strategies, applied in different seasons and locations, could help to tackle the spatial and temporal complexity inextricably linked to biogeochemical processes. This unified approach developed in permafrost landscapes will allow us to overcome the following challenges: (1) identifying interfaces where detectable changes in mineral and organic components occur; (2) allowing spatial comparison of these detectable changes; and (3) capturing temporal (inter-/intra-annual) variations at these interfaces. In order to build on the great effort to better assess the permafrost feedback to climate change, there is an urgent need for a set of community-based protocols to capture changes the dynamics of organics and minerals during their lateral transport. Here, we present the first results from an online survey recently conducted among researchers from different disciplines. The survey inputs provide valuable information about the common approaches currently applied along the “soil-to-hydrosystems” continuum and the specific challenges associated with permafrost studies. These results about the ‘WHAT, WHERE, WHEN, and HOW’ of field sampling (e.g., sample collection, filtration, conservation...) allow for identifying the most relevant sampling strategies and also the current knowledge gaps. Finally, we present examples of the protocols available to investigate organic and mineral components from soils to marine environments, on which a synoptic sampling strategy can be built. All forthcoming contributions from our community are still welcome, helping the SPLASH team to fill up the most adapted tool box to Arctic permafrost landscapes.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,007

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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