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Enregistrement W4389625409 · doi:10.1080/15230430.2023.2284456

Methane emissions from subglacial meltwater of three alpine glaciers in Yukon, Canada

2023· article· en· W4389625409 sur OpenAlexaboutno aff
Sarah Elise Sapper, Christian Juncher Jørgensen, Moritz Schroll, Frank Keppler, Jesper Riis Christiansen

Notice bibliographique

RevueArctic Antarctic and Alpine Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE European Research Council
Mots-clésMeltwaterGlacierGeologyPhysical geographyGeomorphologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subglacial meltwater of land-terminating glaciers in Greenland and Iceland are sources of methane (CH4) to the atmosphere, but sparse empirical data exist about the spatial distribution of subglacial CH4 production and emission from glaciers in other regions of the world. This study presents the first measurements of CH4 emissions from the subglacial meltwater of three outlet glaciers of the St. Elias Mountains in Yukon, Canada. Dissolved CH4 concentrations were highly elevated at 45, 135, and 250 times compared to the atmospheric equilibrium concentration in the meltwater of Dusty, Kluane, and Donjek glaciers, respectively. Dissolved CO2 concentrations were depleted relative to the atmospheric equilibrium. This points to the meltwater being a source of CH4 and a sink of CO2. Stable carbon (13C) and hydrogen (2H) isotopic signatures of the subglacial CH4 were depleted compared to atmospheric CH4 at all sites, indicating both biotic and abiotic sources and possible alteration from bacterial CH4 oxidation in the meltwater. No relation was found between CH4 concentrations in the meltwater and the meltwater chemistry or the size of the glaciers in this study. These findings suggest that CH4 emissions from subglacial environments under alpine glaciers may be a more common phenomenon than previously thought.

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)0,001
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 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0020,000

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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