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Enregistrement W2036537463 · doi:10.3354/meps07542

Climate change, ocean processes and ocean iron fertilization

2008· article· en· W2036537463 sur OpenAlexaff
KL Denman

Notice bibliographique

RevueMarine Ecology Progress Series · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Geoengineering
Établissements canadiensUniversity of VictoriaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIron fertilizationClimate changeEnvironmental sciencePhytoplanktonAtmosphere (unit)LimitingOcean acidificationOceanographyNutrientEcologyMeteorologyGeographyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Observations indicate that the rate of increase in concentration of atmospheric CO 2 is increasing faster than projected in any of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) emission scenarios.Several mitigation measures, referred to as 'geoengineering options', have been proposed to remove CO 2 from the atmosphere.To be successful, such a mitigation operation must remove 'significant' CO 2 from the atmosphere for many decades, be verifiable, and not cause deleterious side effects.One option, purposeful addition of iron to fertilize photosynthetic uptake of CO 2 by phytoplankton in regions of the ocean where iron is a limiting nutrient, has received considerable scientific attention.In the last 15 yr, a dozen small-scale open ocean iron fertilization experiments have been performed and a succession of models of large-scale fertilization have been developed.As successive models have become more realistic, the amounts of CO 2 forecast to be sequestered have dropped, and in all cases are small relative to the amounts of CO 2 projected to be released through fossil fuel burning over the next century for any of the IPCC emission scenarios.Possible side effects include a long term reduction in ocean productivity, alteration of the structure of marine food webs, and a more rapid increase in ocean acidity.Most importantly, increased remineralization associated with the increased downward export of organic carbon particles would result in increased production of the third most important long-lived greenhouse gas, N 2 O.The magnitude of this effect is poorly known.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,037

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations66
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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