Using Relationships Between Vegetation and Surface Soil Biogeochemical Properties to Assess Regional Soil Carbon Inventories for South Baffin Island, Nunavut, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As Arctic regions warm rapidly, it is unclear whether high‐latitude soil carbon (C) will decrease or increase. Predicting future dynamics of Arctic soil C stocks requires a better understanding of the quantities and controls of soil C. We explore the relationship between vegetation and surface soil C in an understudied region of the Arctic: Baffin Island, Nunavut, Canada. We combined soil C data for three vegetation types—polar desert, mesic tundra, and wet meadow—with a vegetation classification to upscale soil C stocks. Surface soil C differed significantly across vegetation types, and interactions existed between vegetation type and soil depth. Polar desert soils were consistently mineral, with relatively thin organic layers, low percent C, and high bulk density. Mesic soils exhibited an organic‐rich epipedon overlying mineral soil. Wet meadows were consistently organic soil with low bulk density and high percent C. For the top 20 cm, polar desert contained the least soil C (2.17 ± 0.48 kg m−2); mesic tundra had intermediate C (8.92 ± 0.74 kg m−2); wet meadow stored the most C (13.07 ± 0.69 kg m−2). Extrapolating to the top 30 cm, our results suggest that approximately 44 Tg C is stored in the study region with a mean landscape soil C stock of 2.75 kg m−2 for non‐water areas. Combining vegetation mapping with local soil C stocks considerably narrows the range of estimates from other upscaling approaches (27–189 Tg) for soil C on South Baffin Island.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».