Deep permafrost carbon pools and their vulnerability to mobilization
Notice bibliographique
Résumé
Arctic landscapes underlain by permafrost are threatened by climate warming and may degrade in different ways, including active layer deepening, thermal erosion, and development of thermokarst features. In Siberian and Alaskan late Pleistocene ice-rich permafrost, rapid and deep thaw processes cause surface subsidence due to loss of ground ice and mobilisation deep organic matter. With thawing, formerly freeze-locked organic matter is remobilized. This contributes to the carbon-climate feedback by reactivation of old carbon as greenhouse gases. The permafrost carbon climate feedback has been a process of global significance in the past and may contribute to acceleration of climate warming. \nIn my research, I studied the carbon pools of the deep and ice-rich Yedoma permafrost, which is widespread in Siberia, Alaska and parts of NW Canada. I led data synthesis efforts and analysed field data to estimate that the Yedoma presently stores between 83±12 and 129±30 Gt of frozen organic carbon. During the last glacial period, such deposits potentially stored about 657 ± 97 Gt of organic carbon. Focusing on the estimates for the present and including deposits in degradation features we found ~398 Gt thaw-susceptible carbon in the Yedoma domain. While the Yedoma domain is covering only 7 % of the permafrost region, it represents more than 25 % of the frozen soil carbon pool of the permafrost zone.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».