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Enregistrement W1989422427 · doi:10.1073/pnas.1117693108

Oil sands mining and reclamation cause massive loss of peatland and stored carbon

2012· article· en· W1989422427 sur OpenAlexafffundabout
Rebecca C. Rooney, Suzanne E. Bayley, David W. Schindler

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesKillam TrustsSuncor Energy Incorporated
Mots-clésOil sandsTailingsPeatLand reclamationCarbon sequestrationEnvironmental scienceTonneAsphaltCarbon fibersLoggingEnvironmental protectionWaste managementCarbon dioxideForestryEcologyGeographyEngineeringArchaeologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We quantified the wholesale transformation of the boreal landscape by open-pit oil sands mining in Alberta, Canada to evaluate its effect on carbon storage and sequestration. Contrary to claims made in the media, peatland destroyed by open-pit mining will not be restored. Current plans dictate its replacement with upland forest and tailings storage lakes, amounting to the destruction of over 29,500 ha of peatland habitat. Landscape changes caused by currently approved mines will release between 11.4 and 47.3 million metric tons of stored carbon and will reduce carbon sequestration potential by 5,734-7,241 metric tons C/y. These losses have not previously been quantified, and should be included with the already high estimates of carbon emissions from oil sands mining and bitumen upgrading. A fair evaluation of the costs and benefits of oil sands mining requires a rigorous assessment of impacts on natural capital and ecosystem services.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, 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

Citations263
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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