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Enregistrement W1560921027 · doi:10.1002/047147844x.sw383

Greenhouse Gas Emissions from Hydroelectric Reservoirs

2004· other· en· W1560921027 sur OpenAlexaff
Nathalie Barrette

Notice bibliographique

RevueWater Encyclopedia · 2004
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceGreenhouse gasTrace gasBiosphereTundraCarbon sinkBiogeochemical cycleSink (geography)Carbon cycleEarth scienceDeforestation (computer science)HydroelectricityBorealPeatFossil fuelClimate changeEcosystemEcologyAtmospheric sciencesGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The presence of certain trace gases (e.g., CO 2 and CH 4 ) in the atmosphere is related to human activity (fossil fuel combustion, deforestation, and intensive agriculture), and to the biogeochemical processes that occur in natural environments (tropical and boreal forests and tundra). For many years now, scientists have been trying to determine the importance of natural environments as sinks for or sources of these trace gases (1, 2, 3). The terrestrial biosphere constitutes a major carbon sink (4); more than a third of the anthropic CO 2 emissions are fixed there (5). However, certain changes in land use (e.g., deforestation and the draining of marshes for agriculture) can lead to changes in the way greenhouse gases (GHGs) are produced or fixed by modifying the physicochemical characteristics of these soils. In the medium and long term, these changes are likely to invert the carbon sink capacity that has been attributed until now to certain natural environments (e.g., boreal regions). This article examines how one of these land‐use changes, the creation of hydroelectric reservoirs, significantly modifies the carbon cycle in natural environments.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0700,011

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,183 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations4
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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