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Enregistrement W4417134374 · doi:10.1139/facets-2025-0124

Wetland drainage produces substantial greenhouse gas emissions in the Canadian Prairie Pothole Region

2025· article· en· W4417134374 sur OpenAlexafffundvenueabout
Colin J. Whitfield, Sydney Jensen, Lauren E. Bortolotti, Darrin Qualman, Murray Hidlebaugh, Scott Beaton, Kerri Finlay

Notice bibliographique

RevueFACETS · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensDucks Unlimited CanadaUniversity of ReginaUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaIvey Foundation
Mots-clésWetlandGreenhouse gasDrainageAgriculturePothole (geology)Soil waterBiomass (ecology)Hydrology (agriculture)Soil carbon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Prairie Pothole Region of central North America is dominated by agriculture and contains numerous small mineral-soil wetlands that are often drained to expand cropland. Here, we synthesize the available data to estimate the net effect of ongoing wetland drainage on Canada’s agricultural greenhouse gas (GHG) budget. We quantified six terms: wetland area drained; carbon released from wetland soils after drainage; avoided GHG emissions from intact wetlands; GHG associated with farming the former wetland area; carbon loss from woody biomass removal; and GHG reductions from decreased double-fertilization. Our analysis found that 2.1 (range: −4.0 to 8.0) Tg CO 2 -eq (>5% of agricultural emissions in this region) are released from 1 year’s worth of prairie wetland drainage, and this is dominated by CO 2 -eq lost through exposure of wetland sediment. Our third term, intact wetland GHG emissions, represents natural sources, not anthropogenic; excluding it from calculations increased regional estimates to 3.4 Tg CO 2 -eq year − 1 . Other land-use changes associated with wetland drainage did not appreciably offset GHG emissions from wetland carbon loss. GHGs from mineral-soil wetland loss are not currently included in Canada’s National Inventory Report—incorporation of these emissions would necessitate substantial reductions in emission from other agricultural activities to achieve overall emissions reduction targets.

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 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 enseignants0,824
Score d'incertitude au seuil0,931

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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,228 · 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.

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'admission4
Résumé présentoui

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