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Enregistrement W2561408250 · doi:10.1111/gcb.13603

The global pyrogenic carbon cycle and its impact on the level of atmospheric <scp>CO</scp><sub>2</sub> over past and future centuries

2016· article· en· W2561408250 sur OpenAlexafffund
Jean‐Sébastien Landry, H. Damon Matthews

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEnvironmental scienceCarbon cycleCyclingAtmospheric sciencesRepresentative Concentration PathwaysCarbon fibersVegetation (pathology)Climate changeGlobal warmingParticulatesAtmospheric carbon cycleClimatologyRange (aeronautics)Environmental chemistryClimate modelPhysical geographyEcosystemChemistryEcologyOceanographyGeographyForestryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The incomplete combustion of vegetation and dead organic matter by landscape fires creates recalcitrant pyrogenic carbon (PyC), which could be consequential for the global carbon budget if changes in fire regime, climate, and atmospheric CO2 were to substantially affect gains and losses of PyC on land and in oceans. Here, we included global PyC cycling in a coupled climate–carbon model to assess the role of PyC in historical and future simulations, accounting for uncertainties through five sets of parameter estimates. We obtained year‐2000 global stocks of (Central estimate, likely uncertainty range in parentheses) 86 (11–154), 47 (2–64), and 1129 (90–5892) Pg C for terrestrial residual PyC (RPyC), marine dissolved PyC, and marine particulate PyC, respectively. PyC cycling decreased atmospheric CO2 only slightly between 1751 and 2000 (by 0.8 Pg C for the Central estimate) as PyC‐related fluxes changed little over the period. For 2000 to 2300, we combined Representative Concentration Pathways (RCPs) 4.5 and 8.5 with stable or continuously increasing future fire frequencies. For the increasing future fire regime, the production of new RPyC generally outpaced the warming‐induced accelerated loss of existing RPyC, so that PyC cycling decreased atmospheric CO2 between 2000 and 2300 for most estimates (by 4–8 Pg C for Central). For the stable fire regime, however, PyC cycling usually increased atmospheric CO2 (by 1–9 Pg C for Central), and only the most extreme choice of parameters maximizing PyC production and minimizing PyC decomposition led to atmospheric CO2 decreases under RCPs 4.5 and 8.5 (by 5–8 Pg C). Our results suggest that PyC cycling will likely reduce the future increase in atmospheric CO2 if landscape fires become much more frequent; however, in the absence of a substantial increase in fire frequency, PyC cycling might contribute to, rather than mitigate, the future increase in atmospheric CO2.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations41
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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