Comment on egusphere-2025-3428
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,430 | 0,296 |
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 ».