Using radiocarbon to trace methane emissions from natural and anthropogenic sources in two Canadian ecosystems
Bibliographic record
Abstract
Les émissions mondiales de méthane (CH4) provenant des écosystèmes naturels devraient augmenter en raison du changement climatique et des activités anthropogéniques. L’ampleur de cette augmentation est grandement incertain, car nous ne comprenons pas pleinement de quelle façon les écosystèmes qui sont vulnérables à la variabilité climatique répondront aux changement environnementaux. Étant donné le potentiel important du CH4 comme gaz à effet de serre, il est crucial de connaitre par quels moyens ces changements environnementaux, notamment le réchauffement, le dégel du pergélisol et les activités d'extraction des ressources naturelles, affecteront la production, la consommation, le transport et les émissions de CH4 dans les écosystèmes vulnérables. Dans cette thèse, j'ai utilisé le carbone-14 et le carbone-13, deux traceurs de l’origine du méthane et de leurs processus de formation, pour étudier l’origine du CH4 de deux régions en rapide évolution au Canada: celle du Nunavik, dans le nord du Québec, et celle de la région des sables bitumineux de l'Athabasca en Alberta. Dans le premier manuscrit, j'ai évalué les principales sources de carbone inorganique, de carbone organique et de méthane dans cinq lacs subarctiques du Nunavik qui ont été formés par la fonte du pergélisol. Ensuite, j'ai déterminé dans quelles mesures les réservoirs de carbone emmagasiné dans le pergélisol et dans la tourbe profonde contribuent aux principales sources de carbone mentionnés plus haut. Dans le deuxième manuscrit, j'ai effectué des expériences en laboratoire pour évaluer comment le changement de température affecte le taux de production de CH4 dans les sédiments de lac ainsi que la contribution de différents réservoirs de carbone en tant que sources de méthanogenèse. Dans le troisième manuscrit, j’ai déterminé les sources régionales d'émissions de méthane à proximité des mines de sables bitumineux en Alberta, l'un des plus grands gisements de pétrole au monde et une région avec des émissions de CH4 très élevées
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 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".