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Enregistrement W2121188385 · doi:10.1029/2009eo290005

Peatlands and Global Carbon Cycle Modeling: Peatland Ecosystem Analysis and Training Network (PeatNet) Workshop; Durham, New Hampshire, 14–15 May 2009

2009· article· en· W2121188385 sur OpenAlexaff
Nigel T. Roulet, Steve Frolking

Notice bibliographique

RevueEos · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeatPermafrostBiogeochemistryEnvironmental scienceCarbon cycleVegetation (pathology)EcosystemGlobal warmingEarth system scienceGreenhouse gasCarbon fibersLand coverPhysical geographyEcologyClimate changeEarth scienceLand useGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peatlands cover 3–5% of the global land surface, contain about 20% of all terrestrial organic carbon, and contribute significantly to total biogenic methane emissions to the atmosphere. More than one third of northern peatlands contain permafrost. Northern peatlands are likely to experience the consequences of climate warming earlier, more rapidly, and to a greater degree than many of the Earth's other major ecosystems. To map out how peatlands could be incorporated into global‐scale coupled climate‐carbon models and to determine what research and model development would be needed to overcome major obstacles, 17 scientists with expertise in peatland ecology, biogeochemistry and vegetation modeling, and global‐scale coupled climate‐carbon modeling participated in a workshop organized by the U.S. National Science Foundationsponsored PeatNet (http://www.peatnet.siu.edu/).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,005

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,219 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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