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Enregistrement W1499797361 · doi:10.1029/2011jg001930

Attributing carbon changes in conterminous U.S. forests to disturbance and non‐disturbance factors from 1901 to 2010

2012· article· en· W1499797361 sur OpenAlexaff
Fangmin Zhang, Jing M. Chen, Yude Pan, Richard A. Birdsey, Shuanghe Shen, Weimin Ju, Liming He

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaU.S. Forest Service
Mots-clésDisturbance (geology)Environmental scienceCarbon sinkSink (geography)Climate changeAtmospheric sciencesCarbon cycleEcosystemEcologyBiomass (ecology)GeographyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent climate variability (increasing temperature, droughts) and atmospheric composition changes (nitrogen deposition, rising CO 2 concentration) along with harvesting, wildfires, and insect infestations have had significant effects on U.S. forest carbon (C) uptake. In this study, we attribute C changes in the conterminous U.S. forests to disturbance and non‐disturbance factors with the help of forest inventory data, a continental stand age map, and an updated Integrated Terrestrial Ecosystem Carbon Cycle model (InTEC). We grouped factors into disturbances (harvesting, fire, insect infestation) and non‐disturbances (CO 2 concentration, N deposition, and climate variability) and estimated their subsequent impacts on forest regrowth patterns. Results showed that on average, the C sink in the conterminous U.S. forests from 1950 to 2010 was 206 Tg C yr −1 with 87% (180 Tg C yr −1 ) of the sink in living biomass. Compared with the simulation of all factors combined, the estimated C sink would be reduced by 95 Tg C yr −1 if disturbance factors were omitted, and reduced by 50 Tg C yr −1 if non‐disturbance factors were omitted. Our study also showed diverse regional patterns of C sinks related to the importance of driving factors. During 1980–2010, disturbance effects dominated the C changes in the South and Rocky Mountain regions, were almost equal to non‐disturbance effects in the North region, and had minor effects compared with non‐disturbance effects in the West Coast region.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations143
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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