MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6892137358 · doi:10.5167/uzh-252801

Thawing permafrost - Sedimentary organic matter distribution across the Canadian Beaufort Sea

2023· article· en· W6892137358 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZurich Open Repository and Archive (University of Zurich) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostThermokarstCarbon sinkRadiocarbon datingContinental shelfBeaufort seaOrganic matterSubmarine pipelineSink (geography)Coastal erosion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian Beaufort Sea experiences substantial input of sediment, organic carbon, and nutrients due to accelerated coastal erosion and transport from the Mackenzie River (Bröder et al. 2022). Ongoing climate change intensifies these fluxes along the land-ocean continuum and, thus, affect the marine ecosystem on the shelf and deep sea. Terrestrial organic carbon (TerrOC) derived from permafrost thaw leads to uncertainties in the carbon cycle on the shelf and potentially further amplifies climate warming through the decomposition of the organic-rich material. This thesis examines the fate of TerrOC by analyzing compounds of surface sediments from across the Beaufort Shelf to address the ongoing debate on whether the Canadian Beaufort Shelf is carbon sink or source. Present data from molecular biomarkers and compound-specific radiocarbon dating on long-chain fatty acids show a decreasing influence TerrOC away from the coast with a relative increase in radiocarbon ages along some transects the river mouth towards offshore locations. Furthermore, a net carbon sourcing role of the shelf is suggested, based on the presented data. These findings add up on what was observed in previous studies but need to be further analyzed and compared with other assessed data to yield proper quantifications. The Beaufort-Mackenzie coastal margin seems to be a complex setting and further investigations on transport times and TerrOC pathways.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,081

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
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZurich Open Repository and Archive (University of Zurich)Même sujetClimate change and permafrostTravaux en français237 207