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Enregistrement W2734750534 · doi:10.1088/1748-9326/aa7394

Impact of deforestation on subsurface temperature profiles: implications for the borehole paleoclimate record

2017· article· en· W2734750534 sur OpenAlexafffund
Andrew H. MacDougall, Hugo Beltrami

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeology and Paleoclimatology Research
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Victoria
Mots-clésDeforestation (computer science)BoreholePaleoclimatologyEnvironmental scienceClimatologyClimate changeAnomaly (physics)Climate modelGlobal warmingGeologyGlobal coolingAtmospheric sciences

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subsurface temperature profiles measured in boreholes are one of the important archives of paleoclimate data for reconstructing the climate of the past 2000 years. Subsurface temperatures are a function of past ground surface temperatures (GST), however GSTs are influenced both by changes in land-use and changes in regional climate. Thus the history of deforestation at borehole sampling locations represents a potential uncertainty in the reconstructed temperature history at the site. Here a fully coupled Earth system model is used estimate the magnitude of the subsurface temperature anomaly from deforestation events from a global perspective. The model simulations suggest that warming of the ground surface is the dominant response to deforestation, consistent with the limited field data that exist. The magnitude of the temperature anomaly varies by environment with a global average anomaly of 0.85 °C with a range of −0.48 °C to 1.78 °C. The warming originates from a reduction in the efficiency of turbulent energy flux to the atmosphere overcompensating an increase in albedo. Overall our simulations suggest that deforestation has a large impact on subsurface temperatures for centuries following deforestation and thus GST reconstructions should take into account previous deforestation events.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,295 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations26
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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