Thermo-erosion gullies boost the transition from wet to mesic vegetation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Continuous permafrost zones with well-developed polygonal ice-wedge networks are particularly vulnerable to climate change. Thermo-mechanical erosion can initiate the development of gullies that lead to substantial drainage of adjacent wet habitats. How vegetation responds to this particular disturbance is currently unknown but has the potential to strongly disrupt function and structure of Arctic ecosystems. Focusing on three major gullies of Bylot Island, Nunavut, we aimed at estimating the effects of thermo-erosion processes in shaping plant community changes. Over two years, we explored the influence of environmental factors on plant species richness, abundance and biomass studying 197 polygons that covered the whole transition from intact wet to disturbed and mesic habitats. While gullying decreased soil moisture by 40 % and thaw front depth by 10 cm in breached polygons, we observed a gradual vegetation shift within five to ten years with mesic habitat plant species such as Arctagrostis latifolia and Salix arctica replacing wet habitat dominant Carex aquatilis and Dupontia fisheri. This transition was accompanied by a five time decrease in graminoid above-ground biomass in mesic sites. Our results illustrate that wetlands are highly vulnerable to thermo-erosion processes that may rapidly promote the decrease of food availability for herbivores and reduce methane emissions of Arctic ecosystems.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».