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Record W6997212613

Variabilité interannuelle du budget du carbone dans une tourbière aqualysée de la portion nord est du bassin versant de la rivière La Grande

2012· other· fr· W6997212613 on OpenAlexfundaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2012
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHydro-QuébecFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
KeywordsBelgicaNappeWestern europeForest regenerationIsopach map
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

À la limite écotonale de la toundra forestière et de la pessière à lichen, une hausse des conditions d'humidité enregistrée depuis le Petit Âge Glaciaire a causé un rehaussement de la nappe phréatique régionale. Dans les fens structurés de la région, cette hausse de la nappe phréatique a entraîné une dégradation progressive des buttes et des lanières qui séparent les mares permettant alors la fusion de ces dernières par coalescence. Il résulte de ce phénomène une augmentation de la superficie couverte par les mares au détriment des portions terrestres des tourbières favorisant le maintien de biotopes caractérisés par une nappe phréatique affleurante. Dans une tourbières de la région de Laforge (Abeille), nous avons mesuré les flux de méthane (CH4), dioxyde de carbone (C02) et carbone organique dissout (DOC) afin de déterminer l'influence d'une nappe phréatique affleurante et d'une importante proportion de mare sur le bilan annuel du carbone. 83% de la tourbière à l'étude est soit couverte par les mares (42%), les dépressions (28%) et lanières (13%) et présente une nappe phréatique en moyenne supérieure à 7 cm sous la surface. Les flux de CO2 et de CH4 ont été mesurés le long d'un gradient microtopographique durant les saisons de croissance de 2009 et 2010 et les flux de DOC ont été mesurés à l'exutoire de la tourbière en 2010. L'identification des contrôles environnementaux a permis la modélisation du budget annuel de carbone de la tourbière Abeille. La tourbière à l'étude a été une source de carbone durant les deux années échantillonnées. Trois variables permettent d'expliquer ce phénomène : la durée de la saison froide, les conditions météorologiques durant la saison de croissance et le ratio mare/portion terrestre. Les flux hivernaux sont de faible envergure et la photosynthèse est inhibée en sol gelé. Ainsi, la saison froide représente 210-214 jours d'émissions nettes de CO2 et de CH4 vers l'atmosphère et joue un rôle important dans le budget annuel. Durant la saison de croissance, nous avons observé que des conditions chaudes et sèches diminuent la capacité de la végétation à effectuer la photosynthèse tout en augmentant le taux de respiration qui contrebalance alors l'absorption de CO2. La tourbière peut toutefois représenter un puits de carbone en conditions humides et chaudes puisque la photosynthèse est plus importante que la respiration. Les portions aquatiques sont également une importante source de carbone. Elles émettent en moyenne 5 fois plus de méthane que les compartiments terrestres et représentent 80% du budget annuel de méthane extrapolé spatialement. La respiration mesurée dans les mares est similaire à celle mesurée en milieu terrestre mais les flux sont unidirectionnels. Ainsi, les flux en provenance des mares représentent 57-60% du budget annuel de CO2 extrapolé spatialement. Enfin, les tourbières aqualysées représentent une source de carbone dont la magnitude est déterminée par les conditions météorologiques durant la saison de croissance. Une projection du bilan futur de carbone pourra être effectuée à partir de scénarios climatiques issus du Modèle Régional Canadien du Climat (MRCC). \n______________________________________________________________________________

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 score0.823
Threshold uncertainty score0.352

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 studies0.0010.000
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 head0.003
GPT teacher head0.177
Teacher spread0.174 · 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".

Quick stats

Citations0
Published2012
Admission routes2
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