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Enregistrement W4250623384 · doi:10.1002/essoar.10502798.1

Mobilization of geochemical elements in the active layer of permafrost to surface water in Russian Arctic

2020· preprint· en· W4250623384 sur OpenAlexaff
Xiaowen Ji, Xianchuan Xie, Evgeny Abakumov, Vyacheslav Polyakov

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostActive layerRiparian zoneGeologyHydrology (agriculture)ArcticSurface waterThermokarstSoil waterSurface layerEnvironmental scienceGeomorphologySoil scienceOceanographyLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The predicted increasing ground temperatures in the Arctic results in the deepening of the active layer and intensification of geochemical processes, which could affect the geochemical composition of surface waters. Determining the responses of the riparian soil systems to surrounding hydrological flows under changing climate conditions is important for understanding the seasonal changes in hydrological processes. Therefore, in this study, one soil core from the study area polygon rim (close to the Taz River, TA) and two soil cores from the riverain terrace (close to the Syoyakha River, SY and Murtyyakha River, MU) in Russian Western Siberia and their supra-permafrost water, adjacent stream flows and river water were sampled for analysis of geochemical elements. The results showed that most elements above their respective detection limits (Mn, Sr, Fe, Mg, Cr, Co, V, Pb, Al and Ca) started to accumulate in the downwards gleyed layer during September–October in response to the deepest thaw in the active layer. This study focused on the highly mobile elements, i.e., Mn, Ca, Mg, Al and Ti, in the deepest layer; and found the transport of organic matter in the upper layer carried these elements to both surface water ponds/flows and supra-permafrost water, and further, to the rivers. The best linear correlation for both stream flows and river water were Mn, which may be a proxy for predicting the processes occurring within the active layer during the annual summer-autumn thaw. Finally, landscapes with different ice contents may experience changes in the elements transported to surface waters.

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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,086

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,223 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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