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Enregistrement W2120181597 · doi:10.1029/2012gl051958

Field information links permafrost carbon to physical vulnerabilities of thawing

2012· article· en· W2120181597 sur OpenAlexaff
J. W. Harden, Charles D. Koven, Chien‐Lu Ping, Gustaf Hugelius, A. David McGuire, Phillip Camill, T. Jorgenson, Peter Kuhry, G. J. Michaelson, Jonathan A. O’Donnell, Edward A. G. Schuur, C. Tarnocai, Kristopher D. Johnson, Guido Grosse

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesVetenskapsrådetU.S. Geological SurveyU.S. Department of Energy
Mots-clésPermafrostEnvironmental scienceEcosystemSoil carbonSoil horizonClimate changeAtmosphere (unit)Hydrology (agriculture)Total organic carbonCarbon fibersAtmospheric sciencesSoil scienceSoil waterGeologyEnvironmental chemistryEcologyOceanographyMeteorologyGeographyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deep soil profiles containing permafrost (Gelisols) were characterized for organic carbon (C) and total nitrogen (N) stocks to 3 m depths. Using the Community Climate System Model (CCSM4) we calculate cumulative distributions of active layer thickness (ALT) under current and future climates. The difference in cumulative ALT distributions over time was multiplied by C and N contents of soil horizons in Gelisol suborders to calculate newly thawed C and N. Thawing ranged from 147 PgC with 10 PgN by 2050 (representative concentration pathway RCP scenario 4.5) to 436 PgC with 29 PgN by 2100 (RCP 8.5). Organic horizons that thaw are vulnerable to combustion, and all horizon types are vulnerable to shifts in hydrology and decomposition. The rates and extent of such losses are unknown and can be further constrained by linking field and modelling approaches. These changes have the potential for strong additional loading to our atmosphere, water resources, and ecosystems.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations361
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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