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Enregistrement W1500717668 · doi:10.1029/2006gb002818

Modeling the soil consumption of atmospheric methane at the global scale

2007· article· en· W1500717668 sur OpenAlexaffabout
Charles L. Curry

Notice bibliographique

RevueGlobal Biogeochemical Cycles · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceSink (geography)Northern HemisphereMethaneSubtropicsWater contentAtmospheric sciencesSoil waterLatitudeMoistureAtmospheric methaneClimatologySoil scienceMeteorologyChemistryEcologyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A simple scheme for the soil consumption of atmospheric methane, based on an exact solution of the one‐dimensional diffusion‐reaction equation in the near‐surface soil layer, is described. The model includes a parameterization of biological oxidation that is sensitive to soil temperature, moisture content, and land cultivation fraction. The scheme was incorporated in the Canadian Land Surface Scheme (CLASS), with forcing provided by a 21‐a, global land meteorological data set, and was calibrated using multiyear field measurements. Application of the scheme on the global scale gives an annual mean sink strength of 28 Tg CH 4 a −1 , with an estimated uncertainty range of 9–47 Tg CH 4 a −1 . A strong seasonality is present at Northern Hemisphere high latitudes, with enhanced uptake during the summer months. Under the specified surface forcings, the oxidation parameterization is more sensitive to soil moisture than to temperature. Compared to the previous work of Ridgwell et al. (1999), our empirically based water stress parameterization reduces uptake more rapidly with decreasing soil moisture, resulting in a decrease of ∼50% in the potential global sink strength. Analysis of the geographical distribution of methane consumption shows that subtropical and dry tropical ecosystems account for over half of the global uptake.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations220
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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