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Enregistrement W4220913532 · doi:10.5194/egusphere-egu22-4696

Integrated Climate Radiative Forcing from Arctic-Boreal Fires

2022· preprint· en· W4220913532 sur OpenAlexaff
Max J. van Gerrevink, Sander Veraverbeke, Sol Cooperdock, Stefano Potter, Michael Moubarak, S. J. Goetz, Michelle C. Mack, James T. Randerson, Merritt R. Turetsky, Brendan M. Rogers

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceRadiative forcingBorealPermafrostArcticClimatologyClimate changeGreenhouse gasEcosystemTaigaFire regimeForcing (mathematics)Atmospheric sciencesAlbedo (alchemy)Boreal ecosystemClimate modelEcologyOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fire is a major disturbance mechanism in arctic-boreal ecosystems and results in warming and cooling feedbacks to the climate system. Greenhouse gas emissions from fires are a major positive feedback, yet post-fire carbon sequestration in recovering ecosystems partly offsets this. In addition, fire removes part of the organic soil layer and may result in permafrost thaw and consequent greenhouse gas emissions. Yet, fire-induced changes in ecosystem structures result in a larger spring-time snow cover compared to unburned areas, and this imposes a negative climate feedback through increased surface albedo. These various climate forcings are spatially and temporally heterogeneous and depend on various landscape components and fire regime characteristics. Understanding the net climate forcing effect is crucial in managing and mitigating climate change impacts on carbon cycling. We applied the concept of radiative forcing in a quantitative spatial assessment of the net climate feedbacks induced by arctic-boreal North American fires. We capitalize upon the state-of-the-art carbon combustion estimates by the Arctic Boreal Vulnerability Experiment Fire Emissions Database (ABoVE-FED) and a novel climate forcing framework to predict fire-driven changes in net forcing under historical and future climate scenarios. In our analyses we incorporated all fires between 2001 and 2019, evaluating the net fire-induced forcing over the regrowth successional phase (at 20-years after fire) and after full succession (at 80-years after fire). Our results highlight the spatial and temporal heterogeneity in climate forcings from arctic-boreal fires, and in future work we plan to characterize spatiotemporal patterns of the net climate feedback.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,243

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,230
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'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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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