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Enregistrement W4323659198 · doi:10.22541/essoar.167838736.64545837/v1

Drivers of high rates of carbon burial in a riverine-influenced freshwater marsh in the Lake Erie watershed of southern Ontario, Canada

2023· preprint· en· W4323659198 sur OpenAlexafffundabout
Amanda L. Loder, Adam Gillespie, Omid H. Ardakani, Sarah A. Finkelstein

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensUniversity of GuelphGeological Survey of CanadaNatural Resources CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNature Conservancy of CanadaNature Conservancy
Mots-clésTotal organic carbonMarshOrganic matterEnvironmental scienceSoil waterWatershedCarbon fibersSoil carbonSedimentSalt marshCarbon cycleHydrology (agriculture)EcologyEnvironmental chemistryGeologyEcosystemOceanographyWetlandSoil scienceChemistryGeomorphologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Freshwater marshes are prevalent and important stores of carbon. They bury carbon in deeper soils, although reported rates of carbon accumulation are significantly higher over recent (decadal) versus longer (centennial and millennial) timescales. Intrinsic organic matter degradation, long-term climatic and ecological changes, and recent anthropogenic impacts on sediment fluxes and organic matter production may have a role in explaining this discrepancy, yet remain poorly understood for freshwater marshes. We collected a 4-m core from a riverine-influenced marsh in the watershed of Big Creek which drains into Lake Erie in southern Ontario, Canada, and conducted radiometric dating, elemental analyses, and programmed pyrolysis for organic matter characterization. Over the past 5,710 calibrated years, burial of organic (on average 26 ± 34 g C m-2 yr-1) and inorganic (22 ± 25 g C m-2 yr-1) carbon fractions has resulted in high rates of carbon accumulation. We found that elevated recent rates of organic carbon accumulation are driven by fractions that have low thermal stability and are predominantly from aquatic sources. This type of organic carbon is buried intermittently in deeper marsh sediments and corresponds to major hydro-fluvial events (e.g., Nipissing highstands), which coincide with regional marsh development. We deduce that lower fractions of labile carbon in deeper soils reflect long-term degradation, which underscores the notion that high recent rates of carbon accumulation are generally not sustained over centuries and millennia. Our research demonstrates the importance of identifying various carbon fractions in understanding carbon burial in freshwater marsh soils, and informing marsh conservation.

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)0,001
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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