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Enregistrement W3084014090 · doi:10.1038/s41467-020-17966-z

Forest carbon sink neutralized by pervasive growth-lifespan trade-offs

2020· article· en· W3084014090 sur OpenAlexafffund
Roel Brienen, L. Caldwell, Louis Duchesne, Steven L. Voelker, Jonathan Barichivich, Michele Baliva, Gregório Ceccantini, Alfredo Di Filippo, Samuli Helama, Giuliano Maselli Locosselli, Lidio López, Gianluca Piovesan, Jochen Schöngart, Ricardo Villalba, Emanuel Gloor

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensMinistère des Ressources naturelles et des Forêts
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche ScientifiqueNational Geographic SocietyAcademy of FinlandNatural Environment Research CouncilConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y TécnicasFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloSight Research UKMinistère des Forêts, de la Faune et des Parcs
Mots-clésExtant taxonGreenhouse gasSink (geography)Carbon sinkTree canopyClimate changeEnvironmental scienceCanopyCarbon sequestrationNatural resource economicsEcologyBiologyGeographyCarbon dioxideEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

, possibly due to tree growth stimulation. Extant models predict that this growth stimulation will continue to cause a net carbon uptake this century. However, there are indications that increased growth rates may shorten trees' lifespan and thus recent increases in forest carbon stocks may be transient due to lagged increases in mortality. Here we show that growth-lifespan trade-offs are indeed near universal, occurring across almost all species and climates. This trade-off is directly linked to faster growth reducing tree lifespan, and not due to covariance with climate or environment. Thus, current tree growth stimulation will, inevitably, result in a lagged increase in canopy tree mortality, as is indeed widely observed, and eventually neutralise carbon gains due to growth stimulation. Results from a strongly data-based forest simulator confirm these expectations. Extant Earth system model projections of global forest carbon sink persistence are likely too optimistic, increasing the need to curb greenhouse gas 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 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 enseignants0,662
Score d'incertitude au seuil0,565

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,219 · 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 tête enseignante, 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

Citations273
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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