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Enregistrement W4220814039 · doi:10.5194/egusphere-egu22-4529

Huge variations in the terpene emission potentials of Norway spruce

2022· preprint· en· W4220814039 sur OpenAlexaboutno aff
Heidi Hellén, Arnaud P. Praplan, Simon Schallhart, Toni Tykkä, Steven Thomas, Aku Helin, Ditte Taipale, Jaana Bäck, Hannele Hakola

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsopreneBorealTaigaMonoterpeneTerpeneSesquiterpeneEnvironmental scienceAtmospheric sciencesEnvironmental chemistryArcticEcologyChemistryBotanyBiologyPhysicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Norway Spruce dominates Europe’s Boreal and sub-Alpine coniferous forests and is widely planted in southeastern Canada, in the northeastern United States, in the Rocky Mountains, and in the Pacific Coast region. Therefore it is expected to have significant contribution to emissions of biogenic volatile organic compounds. There are studies on isoprene, monoterpene and sesquiterpene emissions of Norway spruce, but emission potentials and composition vary a lot. Especially the emission potentials of sesquiterpenes are highly varying. When considering the atmospheric impact of biogenic emissions, it is essential to know their composition since, for example, aerosol formation potential of different compounds varies a lot. In this study, we compiled all available data for Norway spruce emissions that could be used for emission potential calculations of terpenes and searched if growing location, season, or age of the tree could explain the variations. In addition to previously published data, we included new data from a boreal forest in southern Finland from 2019 and 2021 and a sub-Arctic boreal forest in northern Finland from 2020. The differences between various trees and sites were huge, but variations of emission potentials, especially for sesquiterpenes, over the growing season were also high, even for the same tree. Emission potentials of isoprene, monoterpenes and sesquiterpenes varied between 5 – 2500, 25 – 3200 and 42 – 15000 ng g(dw)-1 h-1, respectively. No clear trend could be observed on the basis of our measurements and other relevant studies. However, there were indication of some phenomena, e.g., none of the young trees emitted isoprene while some older trees had huge isoprene emissions. It is also noteworthy that sesquiterpene emission rates greatly increase at the end of a growing season.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,220 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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