Yukon-Kuskokwim River Delta 2015 fire burn depth measurements and unburned soil and vegetation organic matter and carbon content collected in 2019.
Notice bibliographique
Résumé
Tundra environments in Alaska are experiencing elevated levels of wildfire, and the frequency is expected to keep increasing due to rapid warming of the Arctic. Because of large amounts of carbon stored in permafrost soils, tundra wildfires may release significant amounts of carbon to the atmosphere that ultimately influence the Earth’s radiative balance. Therefore, accounting for the amount of carbon released from tundra wildfires is important for understanding the trajectory of climate change. We collected data in the Yukon-Kuskokwim River Delta during the summer of 2019 for the purpose of determining organic matter and carbon lost during the 2015 fire season. Organic matter and carbon lost from combustion were determined by combining burn depth measurements with organic matter and carbon content measurements from unburned tundra. Burn depth measurements were taken opportunistically across different levels of burn severity. Three vegetative markers, Sphagnum fuscum, Eriophorum, and Dicranum spp., that survived the fire event were used to measure the difference between the pre and post fire soil height in unburned and burned areas respectively, defined here as burn depth. All burn depth measurements are accompanied with coordinate locations so that they can ground truth and be upscaled by remote sensing data of burn severity. Organic matter and carbon content of the dense live vegetation layer and fibric soil layer were measured in the lab from vegetation and soil cores taken from four different sites in unburned tundra areas.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».