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Record W7104453397 · doi:10.71781/13343

Surface-atmosphere energy exchanges and their effects on surface climate and boundary layer dynamics in the forest-tundra ecotone in northwestern Canada

2023· dissertation· en· W7104453397 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languageen
FieldEnvironmental Science
TopicPlant Water Relations and Carbon Dynamics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEnergy balanceEnvironmental factorEcotoneAir temperature

Abstract

fetched live from OpenAlex

La région boréale arctique (RBA) couvre une vaste étendue qui lui confère un rôle important dans le système climatique mondial, par ses échanges d'énergie et de matière avec l'atmosphère. La température de l'air dans la région boréale arctique a augmenté à des taux disproportionnés par rapport à la moyenne mondiale, entraînant des changements dans la composition et la structure de la végétation. La RBA comprend l'écotone de la forêt boréale et de la toundra (EFT), qui s'étend sur plus de 10,000 km à travers l'hémisphère nord. La structure et la composition de la végétation varient considérablement à travers l’EFT. Du sud au nord, les arbres deviennent plus courts, plus dispersés et finalement absents. Ce gradient entraîne des variations dans la balance énergétique de surface. Ainsi, des changements dans la composition et la structure de la végétation dans l’EFT pourraient influencer le climat régional futur de ces régions. Ces changements régionaux pourraient se répercuter sur le climat mondial en interagissant avec le cycle du carbone par des changements dans les régimes de perturbations et la profondeur de la couche limite atmosphérique. L'objectif de cette étude était de développer un état des lieux de la variation latitudinale des interactions entre la surface et l’atmosphère et du climat régional à travers l’EFT dans le nord-ouest du Canada. Nous avons utilisé des mesures de covariance des turbulences provenant d’une forêt subarctique en marge de l’EFT et d’une toundra minérale caractérisant l’EFT du nord-ouest du Canada afin de quantifier les différences journalière et saisonnières des échanges d'énergie. Quatre paramètres de surface (albédo, conductance aérodynamique, conductance de surface et facteur de découplage) ont été examinés dans le but d’expliquer les différences dans la balance énergétique de surface. Des observations par radiosonde basées sur des campagnes de terrain et une expérience de modélisation de la couche limite atmosphérique ont été réalisées afin de discuter des conséquences potentielles des changements de végétation sur la dynamique de la couche limite atmosphérique (hauteur, température, humidité) et ses implications pour le climat régional. La forêt subarctique a démontré une meilleure capacité à transférer la chaleur vers l’atmosphère et une plus grande résistance à l'évapotranspiration, se traduisant par des conditions atmosphériques plus chaudes et sèches, spécialement au printemps. En été et automne, une conductance de surface plus élevée sur le site de la toundra s’est traduite par à une plus grande proportion de l'énergie utilisée pour humidifier l'atmosphère, résultant en une couche atmosphérique moins épaisse et un refroidissement régional du climat. La caractérisation des interactions entre la surface et l’atmosphère à travers l’EFT contribuera à améliorer les prédictions des effets des changements de végétation en cours sur le climat régional dans la région boréale arctique.

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)0.001
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 score0.014
Threshold uncertainty score0.093

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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 head0.150
Teacher spread0.147 · 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
Published2023
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