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Enregistrement W7162197197 · doi:10.82308/13039

Peat moisture and thermal regimes for peatlands undergoing active extraction in Canada

2022· dissertation· en· W7162197197 sur OpenAlexaboutno aff
Oi Yin Lai

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeatEnvironmental factorPicea abiesWetlandInterflow

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'industrie canadienne de la tourbe a asséchée 30 000 hectares de tourbière pour la récolte horticole de la tourbe. Cependant, il y a un manque de connaissances sur la façon dont le drainage et la récolte influencent les régimes d'humidité et thermiques des champs actifs de récolte de tourbe. Cette étude examine les effets de la récolte sur les propriétés physiques de la tourbe et la façon dont ces propriétés diffèrent par rapport aux tourbières non-perturbées. L'une est située dans l'est du Canada – Rivière-du-Loup (RdL), Québec, et l'autre est située dans l'ouest du Canada – Seba Beach (SB), Alberta. Des sondes de réflectométrie dans le domaine temporel (TDR), des thermocouples et des enregistreurs de niveau d'eau ont été installés pour surveiller l'humidité et la température du sol à travers les profondeurs, ainsi que la profondeur de la nappe phréatique pour l'été et le début de l'automne 2019. Des échantillons de tourbe ont été prélevés sur des sites qui diffèrent en âges de récolte pour déterminer l'effet âge-profondeur sur la densité apparente et la porosité. Cette étude montre que la récolte a un impact significatif dans sur les propriétés de la tourbe. Pendant la période de collecte des données, SB n'a pas fait l'objet d'une récolte active, contrairement à RdL. Les activités de récolte se traduisent par une surface de tourbe plus comprimée (c'est-à-dire une densité élevée). La densité apparente de la surface était supérieure (>150 kg m-3) à celle de la tourbe à 40 cm de profondeur (<100 kg m-3). C'est le contraire de ce qui est attendu dans le modèle classique acrotelme-catotelme pour les tourbières primitives. L'humidité volumétrique du sol (VWC) dans les 3 premiers cm est faible (~10 %) pour les zones qui ont fait l'objet d’un labourage actif. Cependant, même si la profondeur de l'eau était plus importante dans une tourbière non-perturbée, le VWC était > 50 % à 10 cm sous la surface et proche de la saturation à 50 cm. Ceci suggère que le labourage brise efficacement la remontée capillaire de l'eau à la surface. Le régime thermique dans la tourbière récoltée n'était pas significativement différent que ce qui aurait été prévu pour une tourbière non-perturbée

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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,077

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,226 · 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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