A synthesized field survey database of vegetation and active-layer properties for the Alaskan tundra (1972–2020)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Studies in recent decades have shown strong evidence of physical and biological changes in the Arctic tundra, largely in response to rapid rates of warming. Given the important implications of these changes for ecosystem services, hydrology, surface energy balance, carbon budgets, and climate feedbacks, research on the trends and patterns of these changes is becoming increasingly important and can help better constrain estimates of local, regional, and global impacts as well as inform mitigation and adaptation strategies. Despite this great need, scientific understanding of tundra ecology and change remains limited, largely due to the inaccessibility of this region and less intensive studies compared to other terrestrial biomes. A synthesis of existing datasets from past field studies can make field data more accessible and open up possibilities for collaborative research as well as for investigating and informing future studies. Here, we synthesize field datasets of vegetation and active-layer properties from the Alaskan tundra, one of the most well-studied tundra regions. Given the potentially increasing intensive fire regimes in the tundra, fire history and severity attributes have been added to data points where available. The resulting database is a resource that future investigators can employ to analyze spatial and temporal patterns in soil, vegetation, and fire disturbance-related environmental variables across the Alaskan tundra. This database, titled the Synthesized Alaskan Tundra Field Database (SATFiD), can be accessed at the Oak Ridge National Laboratory Distributed Active Archive Center (ORNL DAAC) for Biogeochemical Dynamics (Chen et al., 2023: https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/2177).
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 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 | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».