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Record W6982902636

La géographie et la biogéochimie des mares de tourbières tempérées : patrons et processus à l’interface eau-tourbe

2023· dissertation· fr· W6982902636 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicIsotope Analysis in Ecology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsAnimal productionStatistical analysisIle de france
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les écosystèmes aquatiques sont de plus en plus reconnus pour leur rôle dans les cycles biogéochimiques locaux et globaux en raison de leur grand potentiel réactif. Les tourbières sont quant à elles des environnements relativement stables, mais qui participent aussi largement aux cycles biogéochimiques car elles accumulent de grandes quantités de carbone (C) et d’autres éléments dans leurs sols. À l’intérieur de certaines tourbières tempérées, de petites étendues d’eau se développent par la décomposition de la matière organique qui compose leur matrice, mais de larges pans de leur fonctionnement biogéochimique sont ignorés. La structure et la géographie de ces mares de tourbières, particulièrement l’interface eau-tourbe qui les caractérise, pourraient d’ailleurs en faire des écosystèmes d’un dynamisme peu commun. Le but de cette thèse est de déterminer en quoi la géographie particulière des mares de tourbières, à commencer par celle des régions tempérées, influence leurs patrons et processus biogéochimiques. Les résultats démontrent que les mares de tourbières sont des écosystèmes sans commune mesure parmi les milieux aquatiques. Les mares sont biogéochimiquement distinctes des autres milieux lentiques en raison de la structure du paysage qui les entoure, faisant d’elles des environnements où les concentrations en C organique dissous (DOC) sont plusieurs fois plus élevées et où le pH est 100 fois plus acide que dans les lacs. La biogéochimie des mares est par contre variable dans le temps et l’espace en fonction de paramètres morphologiques et climatiques. Par exemple, les concentrations en DOC sont plus élevées dans les mares les moins profondes et sous un climat moins humide, mais ces concentrations fluctuent rapidement au cours des saisons en fonction de variations météorologiques, faisant d’elles des sentinelles climatiques. Les patrons biogéochimiques observés dans les mares de tourbières semblent tirer leur origine de leur structure plutôt que d’une influence allochtone à plus grande échelle comme c’est le cas pour la plupart des lacs. Une expérience menée dans une tourbière ombrotrophe du sud du Québec montre ainsi que les processus de décomposition de la matière organique qui caractérisent les mares de tourbières varient spatialement en fonction de la profondeur des mares et de la composition chimique du matériel à décomposer. Au final, les résultats de la thèse démontrent que les patrons et processus biogéochimiques observés dans les mares de tourbières tempérées sont effectivement dirigés par leur géographie particulière, où les mécanismes fonctionnels sont en partie dictés par l’interface eau-tourbe.

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 score0.053
Threshold uncertainty score0.105

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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 head0.005
GPT teacher head0.206
Teacher spread0.201 · 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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Published2023
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