Collaborative Research: Sensitivity of Circum-Arctic Peatland Carbon to Holocene Warm Climates and Climate Seasonality
Notice bibliographique
Résumé
Collaborative Research: RUI: Sensitivity of Circum-Arctic Peatland Carbon to Holocene Warm Climates and Climate Seasonality (PIs: Zicheng Yu, David Beilman, and Philip Camill) Recent accelerated Arctic warming has caused widespread changes in terrestrial ecosystems, including carbon dynamics. Past climate warming and documented ecosystem responses provide crucial insights from Earth?s history for understanding and projecting possible responses to future climate change. In this project, researchers from Lehigh University, University of Hawaii and Bowdoin College will evaluate the outcomes of ?natural climate-warming experiments? that have occurred across the Arctic over the Holocene (the last 12,000 years). They will focus on two warm climate intervals: (1) the Holocene Thermal Maximum ranging in timings between 10,000 and 6000 years ago, and (2) the warm Medieval Climate Anomaly around 1000 years ago. The funds were requested (1) to collect new samples from carbon-rich peatlands from several critical regions (including Alaska, Mackenzie Basin, Hudson Bay Lowlands, Labrador, and Kamchatka), (2) to carry out integration and synthesis of available data, and (3) to work on climate-carbon modeling experiments along with their collaborators. The idea that both temperature and climate seasonality are dominant controls of carbon balances in carbon-rich Arctic ecosystems has important implications for projecting the fate of Arctic carbon in the future, as future warming is expected mainly in the winter season. Other broader impacts include (1) the support of new faculty career development, (2) training of undergraduate students, graduate students, and a postdoctoral fellow, emphasizing groups traditionally underrepresented in the natural sciences, (3) international collaborations and training through two workshops, and (4) public outreach through a symposium on Arctic climate change and soil carbon dynamics and the development of long-term exhibits at the Peary-MacMillan Arctic Museum at Bowdoin College.
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 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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».