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Enregistrement W2018334591 · doi:10.1029/2004gl021812

On the role of atmospheric chemistry in the global CO<sub>2</sub>budget

2005· article· en· W2018334591 sur OpenAlexafffund
Gerd Folberth, Didier Hauglustaine, Philippe Ciais, Juliette Lathière

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensPacific Institute for Climate SolutionsUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Foundation for Climate and Atmospheric Sciences
Mots-clésCarbon cycleAtmosphere (unit)Carbon fibersCombustionBiomass (ecology)Deposition (geology)Environmental scienceFossil fuelEnvironmental chemistryVegetation (pathology)Atmospheric sciencesChemistryMaterials scienceMeteorologyGeologyPaleontologyOceanographyPhysical chemistryPhysicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A global 3D‐chemistry‐transport model is applied to study the magnitude and geographical distribution of the in situ photochemical CO 2 production in the atmosphere. In the model 1823 TgC/y of reactive carbon compounds (RCC) are emitted at the surface on global and annual average. 46% of the RCC source is released by the vegetation, 27% from biomass burning, and 27% from fossil fuel incomplete combustion. Of these, 1213 TgC/y are oxidized to produce CO 2 . Physical removal of the emitted species represents a loss of 154 TgC/y; wet and dry deposition of intermediate oxidation products account for approximately 360 TgC/y. The relative importance of different reaction pathways is assessed. Sensitivity experiments indicate that only 30% to 45% of the RCC emitted are oxidized to CO 2 . Interhemispheric gradients of CO 2 at the Earth's surface produced from RCC, including photochemistry and physical removal, are compared to CO 2 gradients from RCC assuming that 100% of the RCC are released as CO 2 , common in CO 2 inverse models. A maximum difference of 0.3 ppmv in the CO 2 gradients is revealed, a result of potential significance for carbon cycle studies.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,748
Score d'incertitude au seuil0,914

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations52
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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