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Enregistrement W3200345875 · doi:10.1017/qua.2021.54

Holocene regional climate change and formation of southern Ontario's largest swamp inferred from a kettle-lake pollen record

2021· article· en· W3200345875 sur OpenAlexaffabout
Eunji Byun, Sharon A. Cowling, Sarah A. Finkelstein

Notice bibliographique

RevueQuaternary Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSwampHoloceneWetlandGeologyPeatRadiocarbon datingPhysical geographyPaleoclimatologyClimate changeHydrology (agriculture)EcologyOceanographyArchaeologyGeographyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Greenock Swamp wetland complex is one of few remaining natural wetlands in the Great Lakes region and, at 89 km 2 in areal extent, is currently the largest hardwood swamp in southern Ontario, Canada. We present here pollen and sediment records from a kettle hole (Schmidt Lake) and adjacent Thuja occidentalis swamp to reconstruct regional paleoclimate and vegetation history, and to assess the timing and development of the swamp ecosystem and associated carbon stocks. Pollen-inferred paleoclimate reconstructions show the expected warming in the Early Holocene, and indicate the Mid-Holocene initiation of lake-effect snow. This enhanced snowfall may have maintained high water tables in the adjacent wetland since ca. 8300 years ago, promoting the establishment of a swamp dominated by Thuja occidentalis . Carbon accumulation rates in a >2-m-long peat core collected from a Thuja occidentalis stand adjacent to Schmidt Lake are 30–40 g C/m 2 /yr, which is higher than the average of northern high-latitude peatlands. Using topographic and hydrological parameters, we estimated that mean swamp peat thicknesses could exceed 2 m. Thus, this study encourages future investigations on temperate swamps from the perspective of hitherto underestimated Holocene carbon sinks and shows the importance of regional hydroclimate in supporting swamp ecosystems.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,997

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,202 · 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.

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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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