Paléoécologie d’une tourbière à pergélisol en dégradation du sud des Territoires du Nord-Ouest : implications pour le cycle du carbone
Bibliographic record
Abstract
Les tourbières ont contribué à refroidir le climat terrestre pendant l’Holocène en accumulant un réservoir de carbone important. Dans la forêt boréale canadienne, les sols gelés en permanence (pergélisols) sont répandus et ceux-ci sont principalement localisés dans les tourbières où ils forment des plateaux surélevés. Le dégel du pergélisol, causé entre autres par le réchauffement atmosphérique ou d’autres perturbations, provoque l’effondrement des plateaux et la saturation en eau du sol ce qui modifie entre autres le couvert végétal et le cycle du carbone. Les modélisations suggèrent que les latitudes nordiques seront les plus affectées par le réchauffement climatique alors qu’on y observe déjà un recul du couvert du pergélisol. Il est primordial de comprendre comment le dégel du pergélisol affecte la fonction de puits de carbone des tourbières puisque des rétroactions sur le climat sont possibles si une grande quantité de gaz à effet de serre est émise ou séquestrée. J’utilise une chronoséquence représentant le temps depuis le dégel d’un plateau de pergélisol des Territoires du Nord-Ouest pour comprendre les facteurs influençant l’aggradation et la dégradation du pergélisol dans les tourbières et évaluer l’effet du dégel sur l’accumulation de carbone et la préservation du carbone déjà accumulé. Les taux d’accumulation de carbone associés à la présence de pergélisol dans le passé et au présent sont lents, et la tourbe est moins décomposée dans les secteurs ayant été affectés plus longtemps par le pergélisol. En somme, le pergélisol réduit l’accumulation de carbone en surface mais permet une meilleure préservation du carbone déjà accumulé.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".