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Enregistrement W2969578591 · doi:10.1126/sciadv.aav1131

Water scaling of ecosystem carbon cycle feedback to climate warming

2019· article· en· W2969578591 sur OpenAlexaff
Quan Quan, Dashuan Tian, Yiqi Luo, Fangyue Zhang, Thomas W. Crowther, Kai Zhu, Han Y. H. Chen, Qingping Zhou, Shuli Niu

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesSouthwest University for NationalitiesSouthwest UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaUniversity of California, Santa Cruz
Mots-clésEnvironmental scienceCarbon cycleEcosystemWater cycleGlobal warmingCarbon fibersClimate changeScalingAtmospheric sciencesEcologyComputer scienceBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been well established by field experiments that warming stimulates either net ecosystem carbon uptake or release, leading to negative or positive carbon cycle-climate change feedback, respectively. This variation in carbon-climate feedback has been partially attributed to water availability. However, it remains unclear under what conditions water availability enhances or weakens carbon-climate feedback or even changes its direction. Combining a field experiment with a global synthesis, we show that warming stimulates net carbon uptake (negative feedback) under wet conditions, but depresses it (positive feedback) under very dry conditions. This switch in carbon-climate feedback direction arises mainly from scaling effects of warming-induced decreases in soil water content on net ecosystem productivity. This water scaling of warming effects offers generalizable mechanisms not only to help explain varying magnitudes and directions of observed carbon-climate feedback but also to improve model prediction of ecosystem carbon dynamics in response to climate change.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations200
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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