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Enregistrement W2497279828 · doi:10.1002/2016gl068965

Small global effect on terrestrial net primary production due to increased fossil fuel aerosol emissions from East Asia since the turn of the century

2016· article· en· W2497279828 sur OpenAlexfundno aff
Michael O’Sullivan, Alexandru Rap, Carly Reddington, Dominick V. Spracklen, Manuel Gloor, Wolfgang Buermann

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryBiological and Environmental ResearchOak Ridge National LaboratorySight Research UKUniversité LavalMicrosoft ResearchNatural Environment Research CouncilU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésFossil fuelAerosolEnvironmental scienceSink (geography)Primary productionAtmospheric sciencesAtmospheric carbon cycleCarbon sinkCarbon fibersEarth scienceCarbon sequestrationCarbon dioxideClimate changeEcologyMeteorologyGeologyOceanographyEcosystemGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global terrestrial carbon sink has increased since the start of this century at a time of growing carbon emissions from fossil fuel burning. Here we test the hypothesis that increases in atmospheric aerosols from fossil fuel burning enhanced the diffuse light fraction and the efficiency of plant carbon uptake. Using a combination of models, we estimate that at global scale changes in light regimes from fossil fuel aerosol emissions had only a small negative effect on the increase in terrestrial net primary production over the period 1998-2010. Hereby, the substantial increases in fossil fuel aerosol emissions and plant carbon uptake over East Asia were effectively canceled by opposing trends across Europe and North America. This suggests that if the recent increase in the land carbon sink would be causally linked to fossil fuel emissions, it is unlikely via the effect of aerosols but due to other factors such as nitrogen deposition or nitrogen-carbon interactions.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations28
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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