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Enregistrement W4412573206 · doi:10.5194/egusphere-2025-3428

Mineral-bound organic carbon exposed by hillslope thermokarst terrain: case study in Cape Bounty, Canadian High Arctic

2025· preprint· en· W4412573206 sur OpenAlexaffabout
Maxime Thomas, Julien Fouché, Hugues Titeux, Charlotte Morelle, Nathan Bemelmans, Melissa J. Lafrenière, Joanne Heslop, Sophie Opfergelt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilFonds De La Recherche Scientifique - FNRSUniversité Catholique de Louvain
Mots-clésThermokarstTerrainCapeArcticMineralTotal organic carbonThe arcticCarbon fibersMineral explorationEarth scienceGeologyEnvironmental scienceOceanographyEnvironmental chemistryGeographyArchaeologyGeochemistryChemistryComputer scienceCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Arctic landscapes could add 55–230 Pg of carbon (in CO2 equivalent) to the atmosphere, through CO2 and CH4 emissions, by the end of this century. These estimates could be quantified more accurately by constraining the contribution of rapid thawing processes such as thermokarst landscapes to permafrost carbon loss, and by investigating the exposed organic carbon (OC) interacting with mineral surfaces or metallic cations, i.e., the nature of these interactions and what controls their relative abundance. Here, we investigate two contrasted types of hillslope thermokarst landscapes: an Active Layer Detachment (ALD) which is a one-time event, and a Retrogressive Thaw Slump (RTS) which repeats annually during summer months in the Cape Bounty Arctic Watershed Observatory (Melville Island, Canada). We analyzed mineralogy, total and soluble element concentrations, total OC and mineral-OC interactions within the headwalls of both disturbances, and within corresponding undisturbed profiles. Our results show that OC stabilized by chemical bonds account for 13 ± 5 % of total OC in the form of organo-metallic complexes and up to 6 ± 2 % associated with poorly crystalline iron oxides. If we add the mechanisms of physical protection of particulate organic matter in aggregates and larger molecules stabilized by chemical bonds, we reach 64 ± 10 % of the total OC being stabilized. Importantly, we observe a decrease in the proportion of mineral-bound OC in the deeper layers exposed by the retrogressive thaw slump: the proportion of organo-metallic complexes drops from ~18 % in surface samples to ~1 % in the deepest samples. These results therefore suggest that the OC exposed by thermokarst disturbances at Cape Bounty is protected by interactions with minerals to a certain extent, but that deep thaw features could expose OC more readily accessible to degradation.

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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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