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Enregistrement W953184467

Potential ecohydrological controls on peat degradation and vegetation pattern change in a kettle-hole bog

2005· article· en· W953184467 sur OpenAlexaboutno aff
J. M. Waddington, M. J. T. Heywood, Barb Crosbie, E. C. Dowsett

Notice bibliographique

RevueIAHS-AISH publication · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeatBogOmbrotrophicEnvironmental scienceVegetation (pathology)SphagnumWetlandMireHydrology (agriculture)EcologyGeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the last 200 years land-use change in southern Ontario, Canada, has reduced wetland area and altered peatland vegetation. More recent threats to wetlands include enhanced nutrient loading from agricultural areas, which may have a profound impact on bog vegetation and carbon dynamics-potentially leading to peat degradation. We examined vegetation pattern change (1964-1999) and contemporary carbon dioxide exchange in a kettle-hole bog in an agricultural landscape undergoing a shift to crops with nonpoint source nutrient loading. Many of the zones of bog vegetation change (loss in Sphagnum sp. and Chamaedaphne calyculata and increase in Carex spp. and Thelypteris palustris) occurred near the lagg in zones that also had high NO:,' concentrations (10-20 mg l -1 ). The loss of typical bog species along the margin of the peatland (adjacent to the lagg) was accompanied by an expansion of the lagg from 11 to 17% of the overall peatland area. Carbon dioxide exchange results suggest that some sections of the bog are degrading (large loss of CO 2 to the atmosphere). Although it has been suggested that watershed deforestation by European settlement led to the expansion of southern Ontario kettle-hole bogs, the patterns of vegetation change in this study suggest that this bog is reverting to a poor fen.

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 enseignants0,483
Score d'incertitude au seuil0,960

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations4
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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