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Enregistrement W3195899776 · doi:10.21203/rs.3.rs-759056/v1

CO2 uptake decreased and CH4 emissions increased in first two years of peatland seismic line restoration

2021· preprint· en· W3195899776 sur OpenAlexafffundabout
Megan Schmidt, Scott J. Davidson, Maria Strack

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésPeatEnvironmental scienceBorealEcosystemDisturbance (geology)Carbon sequestrationCarbon dioxideTaigaMethaneGreenhouse gasEcosystem respirationProductivityHydrology (agriculture)Primary productionGeologyEcologyGeomorphologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Oil and gas exploration has resulted in over 300,000 km of linear disturbances known as seismic lines, throughout boreal peatlands across Canada. Sites are left with altered hydrologic and topographic conditions that prevent tree re-establishment. Restoration efforts have concentrated on tree recovery through mechanical mounding to re-create microtopography and support planted tree seedlings to block sightlines and deter predator use, but little is known about the impact of seismic line disturbance or restoration on peatland carbon cycling. This study looked at two mounding treatments and compared carbon dioxide and methane fluxes to untreated lines and natural reference areas in the first two years post-restoration. We found no significant differences in net ecosystem CO2 exchange, but untreated seismic lines were slightly more productive than natural reference areas and mounding treatments. Both restoration treatments increased ecosystem respiration, decreased net productivity by 6–21 gCO2m− 2d− 1, and created areas of increased methane emissions, including an increase in the contribution of ebullition, of up to 2000 mgCH4m− 2d− 1. Further research on this site to assess the longer-term impacts of restoration, as well as application on other sites with varied conditions, will help determine if these restoration practices are effective.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,300 · 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'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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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