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Enregistrement W1990652108 · doi:10.1139/x05-199

Particulate emissions from fires in central Siberian Scots pine forests

2005· article· en· W1990652108 sur OpenAlexafffundvenue
Yuri N Samsonov, K.P. Koutsenogii, В.И. Макаров, А. В. Иванов, В. А. Иванов, Douglas J. McRae, Susan G. Conard, Stephen P. Baker, Г. А. Иванова

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesCanadian Forest ServiceRussian Academy of SciencesCRDF GlobalU.S. Forest ServiceNatural Resources CanadaU.S. Department of AgricultureNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésParticulatesScots pineAerosolEnvironmental scienceEnvironmental chemistryTaigaChemical compositionAtmosphere (unit)CharcoalCombustionAtmospheric sciencesChemistryPinus <genus>ForestryMeteorologyBotanyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Siberian boreal forest fires burn large areas annually, resulting in smoke that releases large amounts of particulate emission into the atmosphere. We sampled aerosol emissions from experimental fires on three Scots pine (Pinus sylvestris L.) forest sites of central Siberia. Emissions from ground-based aerosol samples were 0.1–0.7 t/ha. This value represented 1%–7% of the total biomass (10–30 t/ha) consumed during the experimental fires. We were able to classify the chemical composition of 77%–90% of the mass of particulate fire emissions. Chemical analysis indicated that an average of 8%–17% of the particulate composition was of mineral origin. Carbonaceous aerosols created because of incomplete combustion ranged from 50% to 70% of the total aerosol mass. The fraction of aerosols containing elemental carbon (EC) (i.e., graphite, soot, and charcoal) was 7%–15%. As our samples were taken near the ground surface, these results represent freshly emitted fire aerosols that have not yet had time to react with atmospheric moisture or to undergo postfire chemical or physical–chemical changes. In a typical year, where 12 × 106 – 14 × 106 ha burn in Russia, we estimate that 3 × 106 – 10 × 106 t of particulate matter may be emitted into the atmosphere.

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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,113

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations26
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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