Greenhouse gas emissions from peatlands under manipulated warming, nitrogen addition, and vegetation composition change: a review and data synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Peatlands play an essential role in carbon cycling and global warming. However, the feedback of peatlands to global changes is still unclear. Here, we conducted a data synthesis of 236 observations from 52 field experiments to evaluate the effect of three important global changes (warming, nitrogen addition, and vegetation composition change) on three major greenhouse gas (GHG) fluxes: CO2, CH4, and N2O. The results showed that (i) GHG responses to warming varied among warming methods, between air temperature increase rates, and between warming durations; (ii) GHG responses to N addition varied between peatland types, between N forms, between N concentrations, and between experimental durations; (iii) the response rates of GHGs were associated with local environmental parameters (mean annual precipitation, MAP; and water table level, WTL); (iv) the global warming potential (GWP) considerably increased under these global changes, which indicates that cooling function of peatlands will be weakened. Overall, given these global changes occur simultaneously, the interaction of them on GHG fluxes should not be ignored. Our results highlight that a large number of studies in different locations are needed to comprehensively understand and accurately predict GHG emissions from peatlands.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».