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Enregistrement W2973497171 · doi:10.1038/s41467-019-12257-8

Vegetation structural change since 1981 significantly enhanced the terrestrial carbon sink

2019· article· en· W2973497171 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of ChinaFundamental Research Funds for the Central UniversitiesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésCarbon sinkSink (geography)Environmental scienceCarbon cycleClimate changeGlobal changeTerrestrial ecosystemEcosystemVegetation (pathology)Atmospheric sciencesLeaf area indexCarbon sequestrationEnvironmental changePhysical geographyCarbon dioxideEcologyBiologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Satellite observations show that leaf area index (LAI) has increased globally since 1981, but the impact of this vegetation structural change on the global terrestrial carbon cycle has not been systematically evaluated. Through process-based diagnostic ecosystem modeling, we find that the increase in LAI alone was responsible for 12.4% of the accumulated terrestrial carbon sink (95 ± 5 Pg C) from 1981 to 2016, whereas other drivers of CO 2 fertilization, nitrogen deposition, and climate change (temperature, radiation, and precipitation) contributed to 47.0%, 1.1%, and −28.6% of the sink, respectively. The legacy effects of past changes in these drivers prior to 1981 are responsible for the remaining 65.5% of the accumulated sink from 1981 to 2016. These results refine the attribution of the land sink to the various drivers and would help constrain prognostic models that often have large uncertainties in simulating changes in vegetation and their impacts on the global carbon cycle.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,492
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,234 · 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