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Enregistrement W1978313766 · doi:10.1046/j.1365-2486.2000.00288.x

Climate change effects on net carbon exchange of a boreal aspen–hazelnut forest: estimates from the ecosystem model <i>ecosys</i>

2000· article· en· W1978313766 sur OpenAlexafffundabout
R. F. Grant, Ian A. Nalder

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésEnvironmental scienceClimate changeTaigaEcosystemBorealRepresentative Concentration PathwaysAtmospheric sciencesBoreal ecosystemGlobal warmingPrecipitationEcologyAgroforestryClimate modelGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Although boreal forests are currently sinks for atmospheric C, there is some concern that they may not remain so under hypothesized warming of the boreal climate. The ecosystem model ecosys was used to evaluate possible changes in ecosystem C exchange and accumulation under changes in atmospheric CO2 concentration (Ca) proposed in emissions scenario IS92a, and accompanying changes in air temperature and precipitation proposed by general circulation models running under IS92a. Ecosys was first tested under current climate by comparing modelled rates of C exchange and accumulation with those measured in a mixed aspen–hazelnut stand in central Saskatchewan. The model was then run with daily increments of Ca, temperature and precipitation, and differences in C exchange and accumulation between current and changing climates were evaluated. Model results indicated that over a 120‐y period, a mixed aspen–hazelnut stand currently accumulates about 14 kg C m−2. Under the hypothesized changes in climate this stand would accumulate an additional 8.5 kg C m−2, largely through higher rates of CO2 fixation and longer growing seasons under higher Ca and temperature. This additional accumulation would be entirely as aspen wood, while soil organic matter would change little. This accumulation would therefore be vulnerable to losses from fire and insects.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations29
Publié2000
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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