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Enregistrement W4321491671 · doi:10.5194/egusphere-egu23-1744

Carbon dioxide and methane fluxes measurement for tundra ecosystem with ponds in High Arctic

2023· preprint· en· W4321491671 sur OpenAlexaboutno aff
Namyi Chae, Hye-Won Hwang, Taejin Choi, Bang Yong Lee

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTundraEcosystem respirationEnvironmental scienceEcosystemEddy covarianceCarbon cycleVegetation (pathology)ArcticAtmospheric sciencesCarbon dioxidePrimary productionEcologyHydrology (agriculture)BiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, CO2 and CH4 fluxes were measured in the tundra ecosystem in order to evaluate the potential future sensitivity of the carbon cycle to climate change using chamber systems and eddy covariance methods during summer in 2019 and 2022 in Canada. The study site is located on dry tundra with ponds in high-arctic near Cambridge Bay, Nunavut, Canada (69°7'47.7"N, 105°3'35.3"W). The vegetation cover around the site is mainly covered with dwarf-shrubs, graminoids, and lichens. CO2 and CH4 fluxes were examined to understand the mechanism of the carbon cycle over the tundra ecosystems with the pond. From chamber methods, the variability of net CO2 exchange was more sensitive to grass of wet condition than vegetation of dry condition and the variability and magnitude of CH4 emission near the pond was larger than that of dry condition. The emission CO2 and CH4 fluxes were examined positive relationship at almost bare soil of wet condition and negative relationship at various vegetation at dry condition. Net ecosystem exchange, ecosystem respiration, and gross primary production were measured or calculated using the both methods to investigate the influence of the ecosystem with ponds in the tundra carbon cycle. This study was supported by a National Research Foundation of Korea grant from the Korean government (MSIP) (NRF-2021M1A5A1065679 and NRF-2021R1I1A1A01053870).

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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

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 savante0,0000,000
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,161 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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