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Enregistrement W2166363415 · doi:10.5194/bg-5-1475-2008

Peatlands and the carbon cycle: from local processes to global implications – a synthesis

2008· article· en· W2166363415 sur OpenAlexaff
Juul Limpens, Frank Berendse, C. Blodau, Josep G. Canadell, Chris Freeman, Joseph Holden, Nigel T. Roulet, H. Rydin, Gabriela Schaepman‐Strub

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeatEnvironmental scienceBorealCarbon cycleGreenhouse gasContext (archaeology)Climate changeSubarctic climateEcosystemPhysical geographyTrace gasCarbon sequestrationBiogeochemistryGlobal changeGlobal warmingLand coverHydrology (agriculture)Earth scienceAtmospheric sciencesLand useEcologyGeographyGeologyCarbon dioxide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Although peatlands cover only 3% of the Earth's land surface, boreal and subarctic peatlands store about 15–30% of the world's soil carbon as peat. Despite their potential for large positive feedbacks to the climate system through sequestration and emission of greenhouse gases, peatlands are not explicitly included in global climate models and therefore in predictions of future climate change. In April 2007 a symposium was held in Wageningen, the Netherlands, to advance our understanding of peatland C cycling through integration across disciplines and research approaches and to develop a more synthetic picture of the present and future role of peatlands in the global C cycle and their interactions with the climate system. This paper aims to synthesize the main findings of the symposium, focusing on (i) small-scale processes, (ii) C fluxes at the landscape scale, and (iii) peatlands and climate. The paper concludes with a summary of the main drivers of the C balance of peatlands, and proposes directions for new research to reduce key uncertainties in our knowledge of C cycling in peatlands in order to facilitate the explicit inclusion of these ecosystems in a new generation of earth system models.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations969
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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