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Enregistrement W7014357729

Particulate organic matter dynamics and degradation in Arctic fluvial systems

2022· dissertation· en· W7014357729 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostThermokarstArcticTotal organic carbonCarbon fibersOrganic matterParticulatesDissolved organic carbonGlobal warming
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Arctic is warming two to four times the rate of global average. The increase in air temperatures causes permafrost (i.e., perennially frozen ground) to thaw and release previously frozen organic carbon (OC) to the contemporary carbon cycle. Permafrost stores large amounts of organic carbon (~1300 ± 200 Pg), which equals up to half of the belowground OC globally. Re-mineralization of the released permafrost OC can add greenhouse gases (CO2, CH4) to the atmosphere enhancing climate warming. Gradual permafrost thaw happens when the active layer (i.e., the topmost layer of permafrost that thaws during summer months) deepens due to climate warming releasing largely dissolved organic carbon (DOC). On the contrary, in permafrost regions with high ground ice-content, permafrost thaw happens abruptly (i.e., thermokarst) as landscapes subside or collapse due to melting of ice. Abrupt permafrost thaw releases dominantly particulate organic carbon (POC). While degradation of DOC has been extensively studied in Arctic fluvial systems, degradation of POC is still poorly characterized. In this study, we investigate POC composition and degradation in two different areas: i) in the thaw streams draining abrupt permafrost thaw features, retrogressive thaw slumps (RTS), on the Canadian Peel Plateau, and ii) in the Kolyma River, which is one of the major Arctic rivers draining to the Arctic Ocean. We also study carbon dynamics and water chemistry parameters in lower order streams within the Kolyma watershed in two hydrologically distinct seasons: spring freshet and summer. We use macro(molecular) methods, pyrolysis – gas chromatography mass spectrometry and lipid biomarkers (n-alkanes, n-alkanoic acids), to analyse POC composition and degradation status. For further compositional analysis, we use carbon isotopes (δ13C, Δ14C). Additionally, we employ spatial data analysis and statistical modelling to characterize the watersheds and POC sources. Our results indicate that POC composition is seasonally dependent, and it defines biodegradability of POC. On the Peel Plateau, POC consists largely of aromatic moieties and includes petrogenic carbon that are not easily degradable. By contrast, Kolyma River POC degrades relatively fast during summer, when it is mostly of autochthonous sources. However, freshet POC, dominated by allochthonous POC, is not readily degradable. During freshet, DOC is susceptible to adsorption to particles and/or flocculation, potentially attenuating its climate impact. The lower order streams within the Kolyma River watershed react fast to increase in air temperatures during spring freshet with increased surface water temperatures and depletion in δ13C-POC, suggesting early onset of primary production. Changes in water temperature and δ13C-POC were not as pronounced in the Kolyma River. These results suggest that lower order streams may start primary production and POC degradation earlier in the season than the larger ones and thus, start emitting greenhouse gases earlier. The degraded POC is mostly autochthonous, and more studies are needed to investigate whether degradation of autochthonous POC may stimulate degradation of allochthonous or permafrost POC. These results highlight the heterogeneity of the Arctic fluvial networks and the differences in their response to climate warming.

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 enseignants0,273
Score d'incertitude au seuil0,543

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,217 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
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