Editorial: Wetland ecology and biogeochemistry under natural and human disturbance- volume II
Notice bibliographique
Résumé
This special issue consists of six original papers and one review paper, which attempted to help address the abovementioned issues. Recent findings on the effects of climate change and human disturbances on wetland functions and biochemical processes have been reported.Wetlands are essential carbon sinks due to their higher productivity than respiration (Noumonvi et al.). Ecosystem respiration (ER) is composed of autotrophic respiration (AR) that consists of respiration by plant parts, and heterotrophic respiration (HR) that consists of respiration by microbial bacteria. With climate warming and human drainage, ER could increase (Zhou et al.), and the contributions of HR and AR to the ER can be altered (Rankin et al.). Not only respiration but also methane (CH4) emission is affected by the climate and human activities. It has been reported that CH4 emission in wetlands would increase 50-80% by the year 2,100 under climate change (Koffi et al., 2020) and significantly increase under human disturbances (Benavides et al.).Besides carbon cycling, nitrogen cycling in wetland ecosystems is also affected by climate change and human disturbances. For instance, climate warming could mitigate the positive effect of nitrogen deposition on nitrous oxide emissions (Gong & Wu, 2021;Gong et al., 2019). Urease and nitrate reductase activities have been reported to increase with climate change and human activities (Chang et al.).The papers brought together a wide range of aspects related to the impacts of climate change and human disturbances on wetland ecosystems, which helps us better understand the carbon and nitrogen cycling of wetlands. In addition, the dominant drivers and biogeochemical dynamics for disturbed wetlands have been well illustrated, which benefits the development of wetland management and restoration strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».