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Enregistrement W4387706353 · doi:10.3897/aca.6.e109612

Vegetation communities and summer net ecosystem CO2 exchange on western Axel Heiberg Island, Canadian High Arctic

2023· article· en· W4387706353 sur OpenAlexafffundabout
Theresa Gossmann, Christopher R. Omelon

Notice bibliographique

RevueARPHA Conference Abstracts · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésEnvironmental scienceArcticEcosystemVegetation (pathology)Climate changeArctic vegetationCarbon sinkPhysical geographySoil carbonEnvironmental changeEcologyAtmospheric sciencesOceanographyGeographySoil waterSoil scienceGeologyTundra

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is expected to result in the Arctic transitioning from a carbon sink to a carbon source environment, with models predicting half of the carbon stock of the upper 3 m soil layer to be released by the year 2300 (van Huissteden and Dolman 2012). However, uncertainty in latitudinal warming and changes in Arctic ecosystem functions, such as gross carbon ecosystem exchange (GEE), are poorly understood, in part a reflection of a high variability in vascular plant community diversity that is dependent upon and sensitive to physiographic controls, such as soil moisture, topography, and seasonal active layer depth (Walker et al. 2005). This heterogeneity complicates assessments of carbon fluxes on a landscape scale and how they will change in the future (Shaver et al. 2007), especially given their sensitivity to local changes in climate, such as warming and higher rates of rainfall (Bintanja 2018, Bintanja and Andry 2017). As part of the creation of a long-term ecological and environmental monitoring program at the McGill Arctic Research Station at Expedition Fiord, western Axel Heiberg Island, field-based studies in 2021-2022 of plant surveys and summer net ecosystem CO 2 exchange monitoring were undertaken to: define the major vegetation communities; quantify and investigate CO 2 fluxes with chambers and their analogous biophysical variables; and upscale plot level CO 2 measurements to the landscape scale using high spatial resolution remote sensing data. define the major vegetation communities; quantify and investigate CO 2 fluxes with chambers and their analogous biophysical variables; and upscale plot level CO 2 measurements to the landscape scale using high spatial resolution remote sensing data. The Expedition Fiord area is recognized as a polar oasis, with high plant species richness existing within an environment of heterogeneous physiography. At the moment, five vegetation communities have been identified ( xeric dwarf shrub barren , xeric-mesic dwarf shub barren , mesic dwarf shrub tundra , cassiope heath , and sedge meadow ) that varied as a function of species diversity, percent cover, soil moisture, and net ecosystem carbon exchange. Barren vegetation communities having stronger respiration fluxes (i.e., carbon source environments) while more vegetated communities have stronger photosynthesis fluxes (i.e., carbon sink environments). Landcover classification revealed with high accuracy (79.3%) that barren ground and barren vegetation communities cover a much larger area compared to wetter habitats. Upscaling summer season measured carbon fluxes based on the landcover map revealed that Expedition Fiord is a carbon source environment, with an average efflux of +94.6 g CO 2 /day. Ongoing work focuses on the expansion of carbon flux and subsurface monitoring locations, as well as studies of soil carbon and microbial diversity across the different land cover classifications, which will help to better resolve how soil microorganisms, plant detritus, labile organic carbon, soil moisture, slope, aspect, and bedrock geology influence CO 2 fluxes throughout the summer season in this high Arctic setting.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0040,002

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,179 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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'admission3
Résumé présentoui

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