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Enregistrement W2099759585 · doi:10.5194/bg-11-4271-2014

Carbon cycle uncertainty in the Alaskan Arctic

2014· article· en· W2099759585 sur OpenAlexafffund
Joshua B. Fisher, M. Sikka, Walter C. Oechel, D. N. Huntzinger, Joe R. Melton, Charles D. Koven, Anders Ahlström, M. Altaf Arain, Ian Baker, Jing M. Chen, Philippe Ciais, Carl C. Davidson, Michael C. Dietze, Bassil El Masri, Daniel J. Hayes, Chris Huntingford, Atul K. Jain, Peter Levy, Mark R. Lomas, Benjamin Poulter, David T. Price, A. Sahoo, Kevin Schaefer, Hanqin Tian, Enrico Tomelleri, Hans Verbeeck, Nicolas Viovy, R. Wania, Ning Zeng, Charles E. Miller

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversity of VictoriaNatural Resources CanadaUniversity of TorontoMcMaster UniversityEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesDivision of Environmental BiologyNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaJet Propulsion LaboratorySight Research UKGlobal Foundation for Eating DisordersU.S. Department of EnergyCalifornia Institute of TechnologyNational Aeronautics and Space AdministrationOffice of Polar ProgramsNatural Environment Research CouncilCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlNational Science Foundation
Mots-clésPrimary productionEnvironmental scienceCarbon cycleArcticCarbon sinkBiosphereAtmospheric sciencesEcosystem respirationEcosystemCarbon fibersPermafrostLatitudeEcologyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Climate change is leading to a disproportionately large warming in the high northern latitudes, but the magnitude and sign of the future carbon balance of the Arctic are highly uncertain. Using 40 terrestrial biosphere models for the Alaskan Arctic from four recent model intercomparison projects – NACP (North American Carbon Program) site and regional syntheses, TRENDY (Trends in net land atmosphere carbon exchanges), and WETCHIMP (Wetland and Wetland CH4 Inter-comparison of Models Project) – we provide a baseline of terrestrial carbon cycle uncertainty, defined as the multi-model standard deviation (σ) for each quantity that follows. Mean annual absolute uncertainty was largest for soil carbon (14.0 ± 9.2 kg C m−2), then gross primary production (GPP) (0.22 ± 0.50 kg C m−2 yr−1), ecosystem respiration (Re) (0.23 ± 0.38 kg C m−2 yr−1), net primary production (NPP) (0.14 ± 0.33 kg C m−2 yr−1), autotrophic respiration (Ra) (0.09 ± 0.20 kg C m−2 yr−1), heterotrophic respiration (Rh) (0.14 ± 0.20 kg C m−2 yr−1), net ecosystem exchange (NEE) (−0.01 ± 0.19 kg C m−2 yr−1), and CH4 flux (2.52 ± 4.02 g CH4 m−2 yr−1). There were no consistent spatial patterns in the larger Alaskan Arctic and boreal regional carbon stocks and fluxes, with some models showing NEE for Alaska as a strong carbon sink, others as a strong carbon source, while still others as carbon neutral. Finally, AmeriFlux data are used at two sites in the Alaskan Arctic to evaluate the regional patterns; observed seasonal NEE was captured within multi-model uncertainty. This assessment of carbon cycle uncertainties may be used as a baseline for the improvement of experimental and modeling activities, as well as a reference for future trajectories in carbon cycling with climate change in the Alaskan Arctic and larger boreal region.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations136
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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