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Enregistrement W2745944796 · doi:10.5194/bg-2017-345

A temperature threshold to identify the driving climate forces of the respiratory process in terrestrial ecosystems

2017· article· en· W2745944796 sur OpenAlexfundno aff
Zhiyuan Zhang, Renduo Zhang, Yang Zhou, Alessandro Cescatti, Georg Wohlfahrt, Minmin Sun, Juanjuan Zhu, Vincenzo Magliulo, Feng Tao, Guanhong Chen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryOak Ridge National LaboratoryNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Foundation for Climate and Atmospheric SciencesForestry and Forest Products Research InstituteNational Science Foundation
Mots-clésEcosystemBiosphereEnvironmental scienceTerrestrial ecosystemEcosystem respirationAtmospheric sciencesRespirationFlux (metallurgy)Climate changeClimatologyEcologyPrimary productionChemistryBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Terrestrial ecosystem respiration (Re) is the major source of CO2 release and constitutes the second largest carbon flux between the biosphere and atmosphere. Therefore, climate-driven changes of Re may greatly impact on future atmospheric CO2 concentration. The aim of this study was to derive an air temperature threshold for identifying the driving climate forces of the respiratory process in terrestrial ecosystems within different temperature zones. For this purpose, a global dataset of 647 site-years of ecosystem flux data collected at 152 sites has been examined. Our analysis revealed an ecosystem threshold of mean annual air temperature (MAT) of 11 ± 2.3 °C. In ecosystems with the MAT below this threshold, the maximum Re rates were primarily dependent on temperature and respiration was mainly a temperature-driven process. On the contrary, in ecosystems with the MAT greater than 11 ± 2.3 °C, in addition to temperature, other driving forces, such as water availability and surface heat flux, became significant drivers of the maximum Re rates and respiration was a multi-factor-driven process. The information derived from this study highlight the key role of temperature as main controlling factor of the maximum Re rates on a large fraction of the terrestrial biosphere, while other driving forces reduce the maximum Re rates and temperature sensitivity of the respiratory process. These findings are particularly relevant under the current scenario of rapid global warming, given that the potential climate-induced changes in ecosystem respiration may lead to substantial anomalies in the seasonality and magnitude of the terrestrial carbon budget.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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