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Enregistrement W4414950498 · doi:10.1029/2025gl118344

Large Carbon Losses From Burned Permafrost Peatlands During Post‐Fire Succession

2025· article· en· W4414950498 sur OpenAlexafffundabout
Christopher Schulze, Oliver Sonnentag, Craig A. Emmerton, Lorna I. Harris, Haley Alcock, Kate Marouelli, Gabriel Hould Gosselin, Sara Knox, Rosie Howard, June Skeeter, Paul Moore, Zoran Nesic, David Olefeldt

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensGeological Survey of CanadaMcGill UniversityUniversity of British ColumbiaWildlife Conservation Society CanadaCenter for Northern StudiesGovernment of AlbertaUniversité de MontréalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesGlobal Water FuturesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsGovernment of Canada
Mots-clésPermafrostPeatBorealCarbon sinkThermokarstSink (geography)Eddy covarianceTaigaCarbon dioxide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The carbon (C) storage of boreal peatlands is threatened by an intensifying wildfire regime. Between 2019 and 2023 we used eddy covariance and surface closed chambers to monitor two permafrost peatlands in boreal western Canada that burned in 2019 and 2007. Deeper thaw, warmer soils, and slow vegetation recovery caused the 2019 Burn to be a net carbon dioxide (CO 2 ) source (+130 g C m −2 yr −1 ) for four years post‐fire, despite reduced soil respiration. The 2007 Burn was a sink (−11 g C m −2 yr −1 ) 13–15 years post‐fire, similar to undisturbed peatlands. We estimate that wildfire caused a loss (∼2.9 kg C m −2 ) from permafrost peatlands, with ∼1.7 kg C m −2 due to combustion and ∼1.2 kg C m −2 due to net CO 2 losses during post‐fire succession. This highlights the importance of the post‐fire CO 2 losses and emphasizes the vulnerability of permafrost peatland soil C to fire.

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)0,000
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 enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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