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Enregistrement W2141505345 · doi:10.1098/rstb.2007.2198

Could increased boreal forest ecosystem productivity offset carbon losses from increased disturbances?

2007· article· en· W2141505345 sur OpenAlexaffabout
Werner A. Kurz, G. Stinson, G. J. Rampley

Notice bibliographique

RevuePhilosophical Transactions of the Royal Society B Biological Sciences · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTaigaEnvironmental sciencePrimary productionDisturbance (geology)EcosystemClimate changeEcologyBoreal ecosystemProductivityBorealForest ecologyCarbon cycleAtmospheric sciencesAgroforestryPhysical geographyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To understand how boreal forest carbon (C) dynamics might respond to anticipated climatic changes, we must consider two important processes. First, projected climatic changes are expected to increase the frequency of fire and other natural disturbances that would change the forest age-class structure and reduce forest C stocks at the landscape level. Second, global change may result in increased net primary production (NPP). Could higher NPP offset anticipated C losses resulting from increased disturbances? We used the Carbon Budget Model of the Canadian Forest Sector to simulate rate changes in disturbance, growth and decomposition on a hypothetical boreal forest landscape and to explore the impacts of these changes on landscape-level forest C budgets. We found that significant increases in net ecosystem production (NEP) would be required to balance C losses from increased natural disturbance rates. Moreover, increases in NEP would have to be sustained over several decades and be widespread across the landscape. Increased NEP can only be realized when NPP is enhanced relative to heterotrophic respiration. This study indicates that boreal forest C stocks may decline as a result of climate change because it would be difficult for enhanced growth to offset C losses resulting from anticipated increases in disturbances.

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)0,002
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations140
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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