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Enregistrement W4200510995 · doi:10.5194/bg-2021-150-rc2

Comment on bg-2021-150

2021· peer-review· en· W4200510995 sur OpenAlexafffundabout
Sarah Shakil, Suzanne E. Tank, Jorien E. Vonk, Scott Zolkos

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta InnovatesArcticNetGarfield Weston FoundationNatural Resources CanadaUniversity of AlbertaAurora Research Institute
Mots-clésPermafrostMineralization (soil science)ThermokarstArcticTotal organic carbonSTREAMSCarbon fibersCarbon sinkCarbon cycleEnvironmental scienceEarth scienceEnvironmental chemistryClimate changeGeologySoil scienceEcosystemOceanographyEcologyChemistrySoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Upon thaw, permafrost carbon entering streams may be mineralized into CO2 or re-sequestered into sediments. The balance between these processes is an important uncertainty in the permafrost-carbon-climate feedback. Warming and wetting in the western Canadian Arctic are accelerating thaw-driven mass wasting by permafrost thaw slumps, increasing particulate organic carbon (POC) delivered to headwater streams by orders of magnitude. Using aerobic incubations of POC from streams affected by thaw slumps we find that slump-mobilized POC undergoes minimal (~4 %) oxidation over a 1-month period and may be predominantly destined for sediment deposition. Mobilization of mineral-rich tills in this region may also protect carbon from mineralization via adsorption to minerals and promote inorganic carbon sequestration via chemolithoautotrophic processes. Region-specific assessments of permafrost carbon fates and inquiries beyond organic carbon decomposition are needed to constrain drivers of carbon cycling and climate feedbacks within stream networks affected by permafrost thaw.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0290,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1130,117

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,208 · 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
GenreCommentaire

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
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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