Drainage as a model for long-term climate change effect on vegetation dynamics and carbon cycling in boreal peatlands
Bibliographic record
Abstract
Les tourbières sont une composante importante du cycle global du carbone, séquestrant le tiers du carbone contenu dans les sols. L'accumulation de la tourbe dépend de deux facteurs principaux: l'hydrologie et la végétation. Des études ont abordé l'impact d'un abaissement de la nappe phréatique sur les flux de carbone des tourbières. Cependant, l'échelle temporelle de ces études ne permet pas de voir de changements de végétation en réponse à un abaissement de la nappe phréatique. Pour être en mesure de prédire le futur des tourbières dans un climat potentiellement plus sec, les effets des changements de végétation doivent êtres considérés. J'ai donc utilisé un site comprenant un gradient de conditions hydrologiques résultant du creusage d'un canal de drainage sur la tourbière Mer Bleue, près de Ottawa. D'après des reconstructions hydrologiques basées sur des assemblages de rhizopodes, le drainage a abaissé de façon permanente la nappe phréatique d'environ 18 cm. Sur le côté en amont du canal, la nappe phréatique s'est partiellement rétablie et la végétation a peu changé. Par contre, sur le côté aval du canal, la nappe phréatique a été abaissée de façon permanente et des arbres se sont établis (Larix et Betula). Avec l'abaissement de la nappe phréatique, la sphaigne est devenue moins importante et des arbustes à feuilles caduques ont remplacé les sempervirents. Les changements hydrologiques et de végétation ont eu des effets individuels et combinés sur les flux de carbone de la tourbière. Les flux de méthane ont été réduits par l'abaissement de la nappe phréatique, mais n'ont pas été affectés par les changements de végétation, mais la respiration et la productivité nette de l'écosystème ont été affectées par les deux. La séquestration du carbone a ainsi augmenté due à une augmentation de la biomasse végétale, mais la séquestration à long terme du carbone dans la tourbe a diminué. La simu
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".