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Enregistrement W4405539007 · doi:10.14428/dvn/9f4tnd

Permafrost thaw drives iron and organic carbon release into soil pore water during palsa to degraded palsa transition

2024· article· en· W4405539007 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostGeologySoil carbonSoil sciencePore water pressureEnvironmental scienceSoil waterGeotechnical engineeringOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dataset presents two files corresponding to the physical and the chemical properties of soil and soil pore water in Abisko (Sweden), at Stordalen Mire on a natural gradient of permafrost degradation (palsa, intermediate, and degraded palsa sites) between September and October 2021. Physical parameters such as soil water content (SWC), and soil temperature were measured at two depths (10 and 30 cm) every 10 minutes throughout the field campaign at the palsa and intermediate sites. At the degraded palsa site, SWC and soil temperature were measured at 10 cm depth four times during the campaign. Thaw depth was measured seven times during the campaign at every location (A, B, and C) of the three sampling sites (palsa, intermediate and degraded palsa sites). The elevation (n=9 for each sampling site) was measured from the digital elevation model generated from a very-high-resolution UAV flight using a RGB camera. The chemistry measurements comprise of the soil redox potential monitored every 30 minutes at two depths (12.5 and 30 cm) and soil pore water chemistry analyses. Samples of soil pore water (n = 164) were collected at the palsa, intermediate, and degraded palsa sites at 10, 30, and 60 cm depth (except 45 cm depth for the palsa site because the permafrost table reaches 50 cm depth). On soil pore water, we measured pH, conductivity, and concentrations in DOC (dissolved organic carbon) and major cations (Fe, Ca, K, Na, Mg, Mn, Al, P, Si).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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