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Enregistrement W3043443099 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-16584

Assessment of CH4 sources in the Arctic using regional atmospheric measurements and their link to surface emissions

2020· article· en· W3043443099 sur OpenAlexaff
Sophie Wittig, Antoine Berchet, Jean-Daniel Paris, Mikhail Arshinov, Toshinobu Machida, Motoki Sasakawa, Doug Worthy, Isabelle Pison

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpan (engineering)PermafrostChemistryBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Arctic is a critical area in terms of global warming. Not only are the rising temperatures already causing changes in the natural conditions of this region, but the high potential of increased methane (CH4) regional emissions are also likely to intensify global warming even stronger in the near term. This future effect consists in the thawing and destabilization of inland and sub-sea permafrost that enhance the release of methane into the atmosphere from extensive CH4 and organic carbon pools which have so far been shielded by ice and frozen soil. Moreover, the high latitude regions are already playing a key role in the global CH4-budget because of such large sources as wetlands and freshwater lakes in addition to human activities, predominantly the fossil fuel industry of the Arctic nations. However, the level of scientific understanding of the actual contribution of Arctic methane emissions to the global CH4-budget is still relatively immature. Besides the difficulties in carrying out measurements in such remote areas, this is due to a high inhomogeneity in the spatial distribution of methane sources and sinks as well as to ongoing changes in hydrology, vegetation and carbon decomposition. Therefore, the aim of this work is to reduce the uncertainties about methane sources and sinks in the Arctic region during the most recent years by using an atmospheric approach, in order to improve the quality of the assessment of the local and global impacts. To do so, the data of atmospheric CH4 concentrations measured at about 30 stations located in different Arctic nations have been analysed in regard to the trends, seasonal fluctuations and spatial patterns that they demonstrate as well as their link to regional emissions.

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 enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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