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Enregistrement W1689144894 · doi:10.1029/2011gb004249

Predictability of biomass burning in response to climate changes

2012· article· en· W1689144894 sur OpenAlexaff
Anne‐Laure Daniau, Patrick J. Bartlein, Sandy P. Harrison, I. Colin Prentice, Simon Brewer, Pierre Friedlingstein, Thomas Harrison-Prentice, Jun Inoue, Kenji Izumi, Jennifer R. Marlon, Scott Mooney, M. J. Power, Janelle Stevenson, Willy Tinner, Maja Andrič, Juliana Atanassova, Hermann Behling, Megan Black, Olivier Blarquez, Kendrick J. Brown, Christopher Carcaillet, Eric A. Colhoun, Danièle Colombaroli, Basil Davis, Donna D’Costa, John Dodson, Lydie M Dupont, Zewdu Eshetu, Daniel G. Gavin, Aurélie Genries, Simon Haberle, Douglas J. Hallett, Geoffrey Hope, Sally P. Horn, Tadele Kassa, F. Katamura, Lisa M. Kennedy, Peter Kershaw, S.K. Krivonogov, C. Long, Donatella Magri, Elena Marinova, G. Merna McKenzie, Patricio I. Moreno, Patrick Moss, Frank Neumann, Elin Norström, Cédric Paitre, Damien Rius, Neil Roberts, Guy Robinson, Naoko Sasaki, Louis Scott, Hikaru Takahara, Valery Terwilliger, Florian Thevenon, Rebecca Turner, Verushka Valsecchi, Boris Vannière, M. Walsh, Natalia Williams, Y. Zhang

Notice bibliographique

RevueGlobal Biogeochemical Cycles · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of CalgaryCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UKNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésEnvironmental scienceBiomass (ecology)PredictabilityBiomass burningClimatologyClimate changeCharcoalMoistureAtmospheric sciencesGlobal warmingMeteorologyAerosolGeologyGeographyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate is an important control on biomass burning, but the sensitivity of fire to changes in temperature and moisture balance has not been quantified. We analyze sedimentary charcoal records to show that the changes in fire regime over the past 21,000 yrs are predictable from changes in regional climates. Analyses of paleo‐ fire data show that fire increases monotonically with changes in temperature and peaks at intermediate moisture levels, and that temperature is quantitatively the most important driver of changes in biomass burning over the past 21,000 yrs. Given that a similar relationship between climate drivers and fire emerges from analyses of the interannual variability in biomass burning shown by remote‐sensing observations of month‐by‐month burnt area between 1996 and 2008, our results signal a serious cause for concern in the face of continuing global warming.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 GPT0,245
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations429
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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