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Record W7162077286 · doi:10.82308/54766

The relationship among micro-topographical variation, water table depth and biogeochemistry in an ombrotrophic bog

2012· dissertation· en· W7162077286 on OpenAlexaboutno aff
Paul Wilson

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldEnvironmental Science
TopicPeatlands and Wetlands Ecology
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsOmbrotrophicButteBogWater tableTransect

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les tourbières contiennent 30% du carbone organique terrestre au monde. Au site de recherche Mer Bleue à Ottawa (45.40° N, 75.50° W), on a montré que les flux de carbone sont contrôlés par des fluctuations de stockage total du tourbières. La nappe phréatique indique la rétention d'humidité. La tourbière à Mer Bleue a une microtopographie distincte de buttes et creux. Les caractéristiques des micro-topographique affectent les variations temporelles et spatiales de la nappe phréatique. L'échantillonnage a eu lieu entre Juin et Décembre 2010, en deux parcelles à des degrés divers de l'allégement de micro-topographiques. Chaque parcelle dispose de 100 puits d'observation dans un manuel de 2 x 2 mètres de grille qui ont été échantillonnés tous les 2-3 semaines et plusieurs transects de 4-7 automatique des enregistreurs de données capacitive, enregistrement en continu des niveaux d'eau toutes les 15 minutes. Les mesures en continu de la nappe phréatique se trouvaient à maximiser la différence d'altitude entre les buttes et les creux adjacents. Les résultats indiquent que la répartition spatiale de la nappe phréatique à un moment donné est un reflet modéré de la topographie de surface. Les mesures en continu de la nappe phréatique montrent que les variations de la nappe phréatique sont synchronisés, malgré les différences de surface micro-topographie. Lorsqu'il est combiné avec l'élévation de la surface des modèles dans le temps et l'espace peut être utilisé pour fournir une mesure tempo-spatiale écologiquement significatives de stockage de l'eau, expliquent les rétroactions entre l'accumulation d'humidité et de la tourbe, et de proposer une base pour l'extension des mesures ponctuelles pour tenir compte des variations topographiques.

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 score0.065
Threshold uncertainty score0.130

Distilled classifier scores by category (both heads)

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

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 head0.008
GPT teacher head0.224
Teacher spread0.216 · 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 routes1
Has abstractyes

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