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Record W2766376620 · doi:10.71781/13493

Thawing permafrost and land-atmosphere interactions of boreal forest-wetland landscapes in northwestern Canada

2017· dissertation· en· W2766376620 on OpenAlexaboutno aff
Manuel Helbig

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2017
Typedissertation
Languageen
FieldEnvironmental Science
TopicPeatlands and Wetlands Ecology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPermafrostTaigaBorealAtmosphere (unit)WetlandEnvironmental sciencePhysical geographyGeographyForestryEarth scienceAgroforestryEcologyGeologyMeteorologyArchaeology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les forêts boréales stockent de grandes quantités de carbone organique et jouent un rôle important dans le climat planètaire. Le climat est étroitement associé à la surface terrestre à travers les flux de gaz à effet de serre, d’énergie et de vapeur d’eau. Dans la zone de pergélisol sporadique nord-américaine, l’affaissement du sol attribuable au dégel provoque l’expansion de milieux humides sans pergélisol remplaçant des forêts avec pergélisol. Cependant, l’étendue spatiale de ces changements et leurs conséquences sur le climat sont inconnues. Dans cette étude, j’analyse les flux turbulents d’un paysage comprenant des forêts boréales et des milieux humides dans la partie sud de la Taïga des plaines, T.N.-O., Canada. J’associe ces flux avec la modélisation d’empreintes de flux, des données satellite, des données paléoécologiques, et des projections climatiques afin de caractériser l’impact des changements de la couverture terrestre sur les interactions entre la terre et l’atmosphère. Dans la Taïga des plaines, la perte de forêt boréale attribuable au dégel est d’une importance égale à celle due aux feux de forêt. La perte de forêt modifie les flux turbulents d’énergie à travers des changements dans les propriétés aérodynamiques et écophysiologiques de la surface terrestre. L’accroissement de l’albédo cause de petites réductions dans la somme des flux turbulents de chaleur sensible (H) et de chaleur latente (LE)). La diminution de la rugosité et l’augmentation de l’humidité de la surface augmentent toutefois LE tout en réduisant H, ce qui mènerait à une baisse des températures estivales et à une augmentation de l’humidité de l’air, d’après des simulations réalisées à l’aide d’un modèle de la couche limite planétaire. Contrairement à l’effet biophysique de refroidissement du climat régional dû à la perte de couvert forestier, l’expansion des milieux humides et l’augmentation des émissions de méthane (CH4) provoque un réchauffement du climat. L’expansion des milieux humides dans la partie sud de la Taïga des plaines entraîne une augmentation des émissions de 0.034 g CH4 m-2 a-1. Les taux d’absorption de CO2 caractéristiques de ces paysages sont trop faibles pour neutraliser le réchauffement du climat dû aux émissions de CH4 d’ici la fin du 21ème siècle. Tout en dégelant rapidement, ces paysages boréaux restent des puits de CO2, absorbant 74 g CO2 m-2 a-1. L’expansion des milieux humides n’affecte pas les émissions nettes de CO2, les changements de la productivité primaire brute (PPB) et de la respiration de l’écosystème (RE) étant d’une magnitude similaire. Les répercussions négligeables sur les flux nets de CO2 sont largement compensées par les répercussions climatiques directes d’un réchauffement de la température de l’air. Un scénario de réchauffement élevé mène à un accroissement de RE dépassant significativement l’accroissement de PPB. Dans la Taïga des plaines, le dégel du pergélisol a donc des répercussions climatiques qui s’opposent aux plans biophysiques et biogéochimiques. Dans un climat plus chaud, le dégel modifie la façon dont les paysages interagissent avec le climat, ce qui souligne la nécessité d’intégrer les changements dans la couverture terrestre attribuable au dégel dans les modèles du système Terre.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.015
Threshold uncertainty score0.107

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.004
GPT teacher head0.171
Teacher spread0.168 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2017
Admission routes1
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