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Enregistrement W3185454543 · doi:10.1002/hyp.14323

Understanding the peak growing season ecosystem water‐use efficiency at four boreal fens in the Athabasca oil sands region

2021· article· en· W3185454543 sur OpenAlexafffund
Olena Volik, Richard M. Petrone, Eric Kessel, Adam Green, Jonathan S. Price

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaImperial Oil LimitedShell CanadaAlberta Environment and ParksSuncor Energy Incorporated
Mots-clésWater-use efficiencyEnvironmental scienceEvapotranspirationEddy covariancePeatGrowing seasonBorealEcosystemTaigaWater cycleWetlandAtmospheric sciencesHydrology (agriculture)AgronomyEcologyIrrigationBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ecosystem water‐use efficiency (WUE), a ratio between gross ecosystem production (GEP) and water loss through evapotranspiration (ET) can be helpful for the assessment of coupled peatland carbon and water cycles under anthropogenic changes in the Athabasca oil sands region (AOSR) where extensive oil sands development has been occurring since the 1960's. As such, this study assessed multiyear peak growing season variability of WUE at four fens (poor treed, poor open, treed moderate‐rich, open saline) near Fort McMurray using the eddy covariance technique combined with a set of environmental variables. Freshwater fens were characterized by WUE values within the range reported from other boreal wetlands while a saline fen had significantly lower values of WUE. Negative correlation (R s < −0.55, p < 0.05) between WUE and net radiation was observed. Moisture conditions were responsible for interannual differences in WUE, whereby increasing WUE under wetter conditions was observed. However, such a pattern was offset by decreased air temperature (T air ) resulting in moisture oversupply. This study also revealed a negative effect of wildfire on WUE due to a prominent decline in GEP and a moderate decrease in ET. WUE can be useful for monitoring the functioning of natural and constructed fens, but a better understanding of WUE variability under a wide range of climatic conditions with respect to differences in vegetation is required.

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 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 enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,439

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,168 · 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.

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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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