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Enregistrement W1949462709 · doi:10.1111/gcb.12985

Towards a global assessment of pyrogenic carbon from vegetation fires

2015· review· en· W1949462709 sur OpenAlexaff
Cristina Santín, Stefan H. Doerr, Evan S. Kane, Caroline A. Masiello, Mikael Ohlson, José M. de la Rosa Arranz, Caroline M. Preston, Thorsten Dittmar

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensCanadian Sport Centre PacificNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesLeverhulme TrustNational Science Foundation
Mots-clésEnvironmental scienceCarbon sinkCarbon cycleVegetation (pathology)Primary productionSoil carbonSink (geography)SootGlobal changeCharcoalCarbon sequestrationClimate changeSoil waterEnvironmental chemistryCarbon dioxideEcosystemEcologySoil scienceChemistryCombustionOceanographyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The production of pyrogenic carbon (PyC; a continuum of organic carbon (C) ranging from partially charred biomass and charcoal to soot) is a widely acknowledged C sink, with the latest estimates indicating that ~50% of the PyC produced by vegetation fires potentially sequesters C over centuries. Nevertheless, the quantitative importance of PyC in the global C balance remains contentious, and therefore, PyC is rarely considered in global C cycle and climate studies. Here we examine the robustness of existing evidence and identify the main research gaps in the production, fluxes and fate of PyC from vegetation fires. Much of the previous work on PyC production has focused on selected components of total PyC generated in vegetation fires, likely leading to underestimates. We suggest that global PyC production could be in the range of 116-385 Tg C yr(-1) , that is ~0.2-0.6% of the annual terrestrial net primary production. According to our estimations, atmospheric emissions of soot/black C might be a smaller fraction of total PyC (<2%) than previously reported. Research on the fate of PyC in the environment has mainly focused on its degradation pathways, and its accumulation and resilience either in situ (surface soils) or in ultimate sinks (marine sediments). Off-site transport, transformation and PyC storage in intermediate pools are often overlooked, which could explain the fate of a substantial fraction of the PyC mobilized annually. We propose new research directions addressing gaps in the global PyC cycle to fully understand the importance of the products of burning in global C cycle dynamics.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations386
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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