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Enregistrement W7084244620

EVALUATING THE POTENTIAL OF TEMPERATE INLAND MINERAL SOIL WETLANDS AS NATURAL CLIMATE SOLUTIONS

2025· article· en· W7084244620 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neuropharmacology Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Saskatchewan
Mots-clésWetlandBiogeochemical cycleClimate changeCarbon sequestrationGreenhouse gasRadiative forcingEcosystemTemperate climateCarbon cycle
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing global efforts aim to mitigate climate change by leveraging natural climate solutions (NCS), with temperate inland mineral soil wetlands emerging as key ecosystems due to their ability to sequester atmospheric carbon dioxide (CO₂) while providing numerous co-benefits. However, wetlands are considered substantial natural sources of methane (CH₄), a potent greenhouse gas (GHG) with a higher warming potential than CO₂. Therefore, even modest CH₄ emissions from wetlands could compromise their capacity as NCS. Further, anthropogenic climate change has been found to alter biotic and abiotic controls of wetland carbon fluxes, complicating our understanding of carbon cycling and associated flux patterns. Given the dual role wetlands play in the radiative forcing of climate and the sensitivity of wetland biogeochemical properties to anthropogenic climate change, their efficacy as NCS depends on three main factors: (1) the relative warming potential of wetland GHGs (i.e. CO₂ and CH₄) in the atmosphere; (2) the relative capacity of wetlands to sequester CO₂ versus emitting CH₄; and (3) the sensitivity of wetland carbon turnover processes to ongoing anthropogenic climate change. Comprehensive evaluations of the NCS capacity of wetlands requires (1) suitable CO₂-equivalent (e.q.) metrics to facilitate direct comparison between CO₂ sequestration and CH₄ emission; (2) biogeochemical models to predict long term wetland carbon fluxes under varying biotic and abiotic conditions; and (3) process-based models to simulate wetland climate feedback under diverse future climate scenarios. This thesis responds to these crucial needs by examining the impact of wetland state conversions on net wetland carbon budgets using three different CO₂-e.q. metrics. Further, using random forest models trained on environmental predictors, this thesis predicts long term wetland carbon fluxes for more than 200 wetlands in the Prairie Pothole Region. It also simulates wetland climate feedback loops under diverse future socioeconomic pathways using a process-based GHG perturbation model. It demonstrates that the use of dynamic GWP* CO₂-e.q. metric is essential for detecting climate benefits or detriments associated with wetland drainage and restoration. Dynamic GWP* outperforms static GWP and SGWP metrics in terms of aligning wetland net CO₂-e.q. budgets to their warming/cooling status. Based on GWP* and the GHG perturbation model, this research affirms that wetland conservation and restoration are viable strategies for promoting wetlands as NCS. Conservation of intact wetlands was shown to deliver immediate climate benefits consistent with IPCC timelines, while restoration offered longer-term benefits that depend heavily on CH₄ emissions from restored wetlands. This research also underscores that while wetlands act as long-term CO₂ sinks, their near-term effectiveness as NCS is increasingly compromised by warming-driven CH₄ intensification. The projected increase in CH₄ emissions may transform wetlands from climate regulators to amplifiers of global warming, especially under high-forcing future climate scenarios. These results highlight the urgency of pursuing sustainable development pathways that limit global temperature rise to below 1.5–2.0 °C, not only to preserve the NCS potential of wetlands but to prevent their transformation into reinforcing agents of climate change within the Earth’s climate system.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,244 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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