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Enregistrement W3161972058 · doi:10.1029/2021ef002124

Estimation of Oceanic and Land Carbon Sinks Based on the Most Recent Oxygen Budget

2021· article· en· W3161972058 sur OpenAlexaff
Changyu Li, Jianping Huang, Lei Ding, Xiaoyue Liu, Dongliang Han, Jiping Huang

Notice bibliographique

RevueEarth s Future · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensBioSci Research Canada (Canada)
Organismes subventionnairesChinese Academy of Sciences
Mots-clésCarbon cycleCarbon sinkEnvironmental scienceCarbon fibersCarbon fluxEarth system scienceClimate changeGreenhouse gasClimatologyAtmospheric sciencesOceanographyEcologyGeologyBiologyComputer scienceEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Robust assessments of global carbon uptake are important for understanding Earth's carbon cycle and its response to human impacts. Here, based on the most recent oxygen budget, we presented an alternative estimate of ocean and land carbon sinks over the past few decades and future projections under climate change. For the period from 1990 to 2015, the ocean and land carbon sinks were ∼2.16 ± 0.73 and 1.37 ± 0.91 GtC/yr, respectively, which are in good agreement with the results from the Global Carbon Project (GCP). Our estimated temporal evolution of oceanic carbon uptake, however, presents a stronger decadal variation than the quasi‐monotonous increase estimated by the GCP. Future projections of carbon sinks show significant discrepancies under different scenarios. At the end of this century, the ocean and land sinks will be 2.96 and 0.75 GtC/yr, respectively, under RCP4.5 (representative concentration pathways), while these values will be much larger under RCP8.5 at ∼5.70 and 3.69 GtC/yr, highlighting the vital role of the human‐induced influence on the 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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,174
Écart entre enseignants0,171 · 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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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