Uncertainty of inventory-based estimates of the carbon dynamics of Canada’s managed forest (1990–2014)
Notice bibliographique
Résumé
Canada’s National Forest Carbon Monitoring Accounting and Reporting System (NFCMARS) quantifies the carbon (C) dynamics and greenhouse gas (GHG) emissions and removals of Canada’s managed forest to fulfill reporting obligations under international climate conventions. Countries are also requested to assess the uncertainty associated with these estimates, which we report here. We used Monte Carlo simulation to quantify uncertainty of carbon stock and flux estimates from the Carbon Budget Model of the Canadian Forest Sector (CBM-CFS3), the core ecosystem model of the NFCMARS. We evaluated the impacts of model algorithms, parameters, and the input data used to describe forest characteristics and disturbance rates. Under our assumptions, 95% confidence interval widths averaged 16.2 Pg C (+8.3 and –7.9 Pg C, or ±15%) for total ecosystem C stock and 32.2 Tg C·year−1 (+16.6 and –15.6 Tg C·year−1) for net biome production relative to an overall simulation median of –0.8 Tg C·year−1 from 1990 to 2014. The largest sources of uncertainty were related to factors determining biomass increment and the parameters used to model soil and dead organic matter C dynamics. Opportunities to reduce uncertainty and associated research challenges were identified.
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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 | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».