MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6957881563 · doi:10.6084/m9.figshare.1011738

Landsat satellite images of the four soil landscapes showing: rocky uplands along Taylor Highway with stable surfaces subject to frequent fires; silty uplands near Hess Creek with mostly stable surfaces with occasional deep thermokarst lakes; gravelly–sandy lowlands on the Yukon Flats with widespread lake drainage associated with thawing permafrost; and peaty–silty lowlands on the Innoko Flats with widespread thermokarst

2013· other· en· W6957881563 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2013
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComputational Fluid Dynamics and Aerodynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostThermokarstChronosequenceBorealPeatVegetation (pathology)Hydrology (agriculture)TaigaWetlandSoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Figure 2. Landsat satellite images of the four soil landscapes showing: rocky uplands along Taylor Highway with stable surfaces subject to frequent fires; silty uplands near Hess Creek with mostly stable surfaces with occasional deep thermokarst lakes; gravelly–sandy lowlands on the Yukon Flats with widespread lake drainage associated with thawing permafrost; and peaty–silty lowlands on the Innoko Flats with widespread thermokarst. Sampling locations shown as white dots. Abstract The diversity of ecosystems across boreal landscapes, successional changes after disturbance and complicated permafrost histories, present enormous challenges for assessing how vegetation, water and soil carbon may respond to climate change in boreal regions. To address this complexity, we used a chronosequence approach to assess changes in vegetation composition, water storage and soil organic carbon (SOC) stocks along successional gradients within four landscapes: (1) rocky uplands on ice-poor hillside colluvium, (2) silty uplands on extremely ice-rich loess, (3) gravelly–sandy lowlands on ice-poor eolian sand and (4) peaty–silty lowlands on thick ice-rich peat deposits over reworked lowland loess. In rocky uplands, after fire permafrost thawed rapidly due to low ice contents, soils became well drained and SOC stocks decreased slightly. In silty uplands, after fire permafrost persisted, soils remained saturated and SOC decreased slightly. In gravelly–sandy lowlands where permafrost persisted in drier forest soils, loss of deeper permafrost around lakes has allowed recent widespread drainage of lakes that has exposed limnic material with high SOC to aerobic decomposition. In peaty–silty lowlands, 2–4 m of thaw settlement led to fragmented drainage patterns in isolated thermokarst bogs and flooding of soils, and surface soils accumulated new bog peat. We were not able to detect SOC changes in deeper soils, however, due to high variability. Complicated soil stratigraphy revealed that permafrost has repeatedly aggraded and degraded in all landscapes during the Holocene, although in silty uplands only the upper permafrost was affected. Overall, permafrost thaw has led to the reorganization of vegetation, water storage and flow paths, and patterns of SOC accumulation. However, changes have occurred over different timescales among landscapes: over decades in rocky uplands and gravelly–sandy lowlands in response to fire and lake drainage, over decades to centuries in peaty–silty lowlands with a legacy of complicated Holocene changes, and over centuries in silty uplands where ice-rich soil and ecological recovery protect permafrost.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,074

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0070,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,169 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFigshareMême sujetComputational Fluid Dynamics and AerodynamicsTravaux en français237 207