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Record W7162016575 · doi:10.82308/22376

Carbon cycling and storage in a temperate freshwater marsh in eastern Ontario

2025· dissertation· en· W7162016575 on OpenAlexaboutno aff
Sophie Burgess

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldEnvironmental Science
TopicCoastal wetland ecosystem dynamics
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCarbon stockTemperate climateEnvironmental factorThermokarstSalt marshAcid deposition

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les marais d'eau douce sont des puits de carbone (C) peu étudiés mais significatifs, jouant un rôle crucial dans l'atténuation des changements climatiques. Cette thèse a examiné le stockage et le cycle du C dans un marais d'eau douce dominé par le Typha, situé dans le complexe de zones humides de la tourbière Mer Bleue, dans l'est de l'Ontario, au Canada. Des échantillonnages sur le terrain ont été réalisés pendant la saison de croissance 2022 pour quantifier les réservoirs de C dans la biomasse aérienne et souterraine, le sol et l'eau. Les résultats ont montré que la biomasse souterraine constitue le plus grand stock de C, contenant sept fois plus de C par unité de surface que la biomasse aérienne. Les stocks de C dans le sol étaient également importants, la couche de sol minéral contribuant de manière significative grâce à sa forte teneur en argile. Les tendances saisonnières des concentrations de C organique dissous (DOC) ont suggéré un transport en aval minimal, indiquant une rétention efficace au sein du marais. Les analyses des signatures isotopiques (δ13C et δ15N) et des rapports C:N ont révélé une décomposition limitée en profondeur, la couche de sol minéral montrant un potentiel de stabilisation à long terme du C. Contrairement aux attentes, les rapports C:N du sol et les valeurs de δ15N du sol n’ont pas diminué de manière constante avec la profondeur, soulignant des dynamiques uniques de décomposition et d’azote dans les sols saturés en eau. De plus, l’étude a mis en évidence la nécessité d’affiner les mesures de densité apparente et d’adopter des évaluations intégrées des couches de sol organique et minéral pour améliorer les estimations des stocks de C des marais. Ces résultats contribuent à la compréhension des écosystèmes des marais d’eau douce en tant que puits de C dynamiques, soulignant leur importance pour la conservation et la nécessité de poursuivre les recherches afin d’orienter les stratégies de gestion des zones humides face aux changements environnementaux

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 score0.080
Threshold uncertainty score0.160

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.001
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 head0.006
GPT teacher head0.206
Teacher spread0.200 · 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
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

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