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Enregistrement W4221124096 · doi:10.5194/egusphere-egu22-1119

The response of greenhouse gas fluxes and nutrient filtration potential to increases in temperature and nutrient loading from salt marsh soils across a climatic gradient

2022· preprint· en· W4221124096 sur OpenAlexaffabout
Sophie Comer‐Warner, Sami Ullah, Camille L. Stagg, Tracy Quirk, Christopher M. Swarzenski, Ashley Bulseco, Gail L. Chmura

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpartina alternifloraNutrientSalt marshSpartinaEnvironmental scienceSoil waterMarshAgronomyChemistryEcologyWetlandBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Salt marshes sequester large amounts of “blue carbon” helping to mitigate climate change. This negative climate feedback, however, may be partially offset by increases in emissions of the potent greenhouse gases (GHGs) CH4 and N2O from marsh soils, which some studies have shown to vary with temperature, nutrient availability and vegetation zones. Additionally, these ecosystems may have the capacity to remove reactive nitrogen potentially reducing nutrient pollution in coastal zones. Salt marshes of the northern Northwest Atlantic are typically vegetated by Spartina alterniflora at the lowermost elevations and Spartina patens at higher elevations. On the Mississippi Delta, in the northern Gulf of Mexico, Spartina alterniflora is typically found in the most saline marshes, whereas Spartina patens is found at slightly lower salinities. We evaluated the response of GHG production and denitrification to elevated temperature and nutrients through laboratory incubations of intact soil cores. Cores were collected from Spartina patens and Spartina alterniflora zones in the St. Lawrence River estuary, Quebec and in the Barataria-Terrebonne Basin, Louisiana, areas with distinctly different climates. We used 15N-NO3- and 15N-NH4+ tracers to partition the sources of N2O produced by denitrification and nitrification, respectively, as well as total N2 production by denitrification using the 15N-GAS Flux method. We also measured potential fluxes of CH4, N2O and CO2. Incubation experiments were performed under ambient conditions and with elevated temperature and nutrient conditions. Different environmental conditions between vegetation zones and climatic regions are expected to result in different fluxes of CH4 and N2O, and rates of denitrification. Elevated temperature and nutrients are expected to increase GHG fluxes, however, it is unclear how net N2 production, as a remedy for nitrate attenuation in marshes, will respond. Our aim is to increase our understanding of the impact of increased temperature and nitrogen loading on nitrogen removal capacity and the GHG climate feedback in different vegetation zones of salt marshes of two climatic regions.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,039

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
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