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Enregistrement W2034235163 · doi:10.1088/1748-9326/8/4/045017

The impacts of tropical cyclones on the net carbon balance of eastern US forests (1851–2000)

2013· article· en· W2034235163 sur OpenAlexaff
J. Fisk, G. C. Hurtt, Jeffrey Q. Chambers, Hong Zeng, K. A. Dolan, Robinson Negrón‐Juárez

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTropical cycloneEnvironmental scienceCarbon sinkSink (geography)StormClimatologyCarbon cycleTemperate climateAtmospheric sciencesTemperate rainforestTropicsClimate changeEcosystemGeographyMeteorologyEcologyGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In temperate forests of the eastern US, tropical cyclones are a principal agent of catastrophic wind damage, with dramatic impacts on the structure and functioning of forests. Substantial progress has been made to quantify forest damage and resulting gross carbon emissions from tropical cyclones. However, the net effect of storms on the carbon balance of forests depends not only on the biomass lost in single events, but also on the uptake during recovery from a mosaic of past events. This study estimates the net impacts of tropical cyclones on the carbon balance of US forests over the period 1851–2000. To track both disturbance and recovery and to isolate the effects of storms, a modeling framework is used combining gridded historical estimates of mortality and damage with a mechanistic model using an ensemble approach. The net effect of tropical cyclones on the carbon balance is shown to depend strongly on the spatial and temporal scales of analysis. On average, tropical cyclones contribute a net carbon source over latter half of the 19th century. However, throughout much of the 20th century a regional carbon sink is estimated resulting from periods of forest recovery exceeding damage. The large-scale net annual flux resulting from tropical cyclones varies by up to 50 Tg C yr ^−1 , an amount equivalent to 17%–36% of the US forest carbon sink.

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 enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,911

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 technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations40
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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