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Enregistrement W4410391899 · doi:10.1139/facets-2024-0250

Active layer thermal regime varies across landforms in a subarctic wetland

2025· article· en· W4410391899 sur OpenAlexafffundvenueabout
Gillian Muir, Glen S. Brown, Kapillesh Balasubramaniam, Baoxin Hu

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensYork UniversityTrent UniversityMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaTrent UniversityYork UniversityMinistry of Natural Resources
Mots-clésSubarctic climateLandformWetlandEnvironmental scienceLayer (electronics)Active layerThermalPhysical geographyGeologyGeographyEcologyGeomorphologyMeteorologyMaterials scienceOceanographyBiologyNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fine-scale controls of active layer dynamics remain poorly understood, particularly at the southern boundary of continuous permafrost. We examined how environmental conditions associated with upland tundra heath, open graminoid fen, and palsa/peat plateau landforms affected active layer thermal regime (timing, magnitude, and rate of thaw) in a subarctic peatland in the Hudson Bay Lowlands, Canada. A significant increase in active layer thaw depth was evident between 2012 and 2024. Within-season thaw patterns differed among landforms, with tundra heath exhibiting the highest thaw rates and soil temperatures, succeeded by fen and palsa. Air temperature mediated by soil properties, topography, and vegetation affected thaw patterns. The increased thermal conductivity of gravel/sandy tundra heath soils exerted a more pronounced influence on thaw patterns relative to fens and palsas, both of which had a thicker organic layer. Near-surface soil moisture was the lowest in tundra, followed by palsas, and fens. Increased soil moisture impeded active layer thaw, likely due to a combination of soil surface evaporation and meltwater percolation. These findings elucidate the relationship between the biophysical properties of landform features and climate, revealing their role in influencing active layer thaw patterns in a subarctic ecosystem.

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)0,000
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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0030,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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