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Enregistrement W2017717208 · doi:10.3390/land4010083

Carbon Cycling, Climate Regulation, and Disturbances in Canadian Forests: Scientific Principles for Management

2015· article· en· W2017717208 sur OpenAlexafffundabout
Jean‐Sébastien Landry, Navin Ramankutty

Notice bibliographique

RevueLand · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcGill University
Organismes subventionnairesU.S. Forest ServiceCanadian Forest ServiceMcGill University
Mots-clésCarbon cycleWildernessClimate changeGreenhouse gasEnvironmental scienceEnvironmental resource managementLoggingUncertaintyEcosystem servicesLand useForest managementNatural resource economicsEcosystemGeographyEcologyBusinessAgroforestryForestryEconomicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadian forests are often perceived as pristine and among the last remaining wilderness, but the majority of them are officially managed and undergo direct land use, mostly for wood harvest. This land use has modified their functions and properties, often inadvertently (e.g., age structure) but sometimes purposefully (e.g., fire suppression). Based on a review of the literature pertaining to carbon cycling, climate regulation, and disturbances from logging, fire, and insect outbreaks, we propose five scientific principles relevant for Canadian managed forests. Among these, a principle we wish to highlight is the need to properly account for the management-related fossil fuel emissions, because they will affect the global carbon cycle and climate for millennia unless massive atmospheric carbon dioxide removal becomes a reality. We also use these five principles to address questions of current interest to research scientists, forest managers, and policy makers. Our review focusses on total ecosystem carbon storage and various mechanisms through which forests affect climate, in particular albedo and aerosols forcings—including how disturbances influence all these elements—but also touches on other ecosystem goods and services. Our review underscores the importance of conducting >100-year time horizon studies of carbon cycling, climate regulation, and disturbances in Canadian managed forests.

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 enseignants0,769
Score d'incertitude au seuil0,805

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,222
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 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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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