MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1956280464 · doi:10.1029/2008gb003327

Soil organic carbon pools in the northern circumpolar permafrost region

2009· article· en· W1956280464 sur OpenAlexaff
C. Tarnocai, Josep G. Canadell, Edward A. G. Schuur, Peter Kuhry, G. G. Mazhitova, S. A. Zimov

Notice bibliographique

RevueGlobal Biogeochemical Cycles · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermafrostSoil waterTotal organic carbonSoil carbonPeatGeologyCarbon fibersDissolved organic carbonSoil scienceEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Environmental chemistryOceanographyEcologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Northern Circumpolar Soil Carbon Database was developed in order to determine carbon pools in soils of the northern circumpolar permafrost region. The area of all soils in the northern permafrost region is approximately 18,782 × 10 3 km 2 , or approximately 16% of the global soil area. In the northern permafrost region, organic soils (peatlands) and cryoturbated permafrost‐affected mineral soils have the highest mean soil organic carbon contents (32.2–69.6 kg m −2 ). Here we report a new estimate of the carbon pools in soils of the northern permafrost region, including deeper layers and pools not accounted for in previous analyses. Carbon pools were estimated to be 191.29 Pg for the 0–30 cm depth, 495.80 Pg for the 0–100 cm depth, and 1024.00 Pg for the 0–300 cm depth. Our estimate for the first meter of soil alone is about double that reported for this region in previous analyses. Carbon pools in layers deeper than 300 cm were estimated to be 407 Pg in yedoma deposits and 241 Pg in deltaic deposits. In total, the northern permafrost region contains approximately 1672 Pg of organic carbon, of which approximately 1466 Pg, or 88%, occurs in perennially frozen soils and deposits. This 1672 Pg of organic carbon would account for approximately 50% of the estimated global belowground organic carbon pool.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,209 · 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'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

Citations2 657
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGlobal Biogeochemical CyclesMême sujetClimate change and permafrostTravaux en français237 207