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Enregistrement W4224529725 · doi:10.1088/1748-9326/ac69fd

Contrasting climate and carbon-cycle consequences of fossil-fuel use versus deforestation disturbance

2022· article· en· W4224529725 sur OpenAlexfundno aff
Koramanghat Unnikrishnan Jayakrishnan, Govindasamy Bala, Long Cao, Ken Caldeira

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Ocean SciencesZhejiang UniversityUniversity of VictoriaIndian Institute of Science
Mots-clésDeforestation (computer science)Environmental scienceFossil fuelDisturbance (geology)Carbon cycleClimate changeGreenhouse gasAtmospheric sciencesCarbon dioxide in Earth's atmosphereClimatologyVegetation (pathology)Carbon dioxideEcologyGeologyEcosystemOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Carbon dioxide emissions from deforestation disturbance (e.g. clear-cutting, forest fires) are in the same units as carbon dioxide emissions from fossil fuels. However, if the forest is allowed to regrow, there is a large difference between climate effects of that forest disturbance and climate effects of fossil CO 2 . In this study, using a set of idealized global climate-carbon model simulations with equal amounts of CO 2 emissions, we show that on century to millennial timescales the response of the climate system to fossil-fuel burning versus deforestation disturbance are vastly different. We performed two 1000 year simulations where we add abrupt emissions of about 600 PgC to the preindustrial state as a consequence of either fossil fuel use or deforestation disturbance with vegetation regrowth. In the fossil fuel simulations, after 1000 years, about 20% of the initial atmospheric CO 2 concentration perturbation remains in the atmosphere and the climate is about 1 °C warmer compared to preindustrial state. In contrast, in the case of deforestation with regrowth, after 1000 years, atmospheric CO 2 concentration returns close to preindustrial values, because deforested land will typically recover its carbon over the decades and centuries in the absence of further human intervention. These results highlight the differences in the degree of long-term commitment associated with fossil-fuel versus deforestation 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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,855

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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