Preface: Towards a full greenhouse gas balance of the biosphere
Notice bibliographique
Résumé
Ecosystem greenhouse gas (GHG) emissions (CO2, CH4, and N2O) represent a major driver of global environmental change (IPCC, 2014). While there exists an emerging understanding on the net exchange of CO2 across terrestrial and aquatic ecosystems due in part to the existence of large measurement and modeling networks (Baldocchi et al., 2001; Friend et al., 2007; Raymond et al., 2013; Tranvik et al., 2009), similar information on the biosphere–atmosphere exchange of non-CO2 greenhouse gases (i.e., CH4 and N2O) is sparsely available in comparison. To date, a strong focus has been given to so-called high-emission ecosystems, such as wetlands, rivers and lakes, rice cultivations and ruminants for CH4 (Nisbet et al., 2014) and agricultural ecosystems for N2O emissions (Butterbach-Bahl et al., 2013; Sutton et al., 2007). Even though CO2, CH4, and N2O emissions have been increasing during the last century, a combined quantification of the exchange of these three major greenhouse gases from a wide range of terrestrial and aquatic ecosystems is still missing. Therefore, approaches to develop full greenhouse gas monitoring networks, as currently undertaken in larger environmental research infrastructures such as ICOS (Integrated Carbon Observation System) and NEON (National Ecological Observation Network), are highly valuable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,039 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».