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Enregistrement W4241080304 · doi:10.5194/bgd-10-13603-2013

Climate and atmospheric drivers of historical terrestrial carbon uptake in the province of British Columbia, Canada

2013· preprint· en· W4241080304 sur OpenAlexafffundabout
Yiran Peng, Vivek K. Arora, Werner A. Kurz, Robbie A. Hember, B. J. Hawkins, John C. Fyfe, A. T. Werner

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensColumbia CollegePacific Institute for Climate SolutionsUniversity of VictoriaNatural Resources CanadaUniversity of British ColumbiaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesPacific Institute for Climate SolutionsUniversity of Victoria
Mots-clésCarbon sinkSink (geography)Environmental scienceClimate changeCarbon dioxide in Earth's atmosphereCarbon dioxideEcosystemAtmospheric sciencesTerrestrial ecosystemCarbon cycleCarbon fibersPhysical geographyClimatologyGeographyEcologyGeologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The impacts of climate change and increasing atmospheric CO2 concentration on the terrestrial uptake of carbon dioxide since 1900 in the Canadian province of British Columbia are estimated using the process-based Canadian Terrestrial Ecosystem Model (CTEM). Model simulations show that these two factors yield a carbon uptake of around 44 g C m−2 yr−1, during the 1980s and 1990s, and continuing into 2000s, compared to pre-industrial conditions. The increased carbon uptake translates into an increased sink of 41 Tg C yr−1, when multiplied with the 944 700 km2 area of the province. About three-quarters of the simulated sink enhancement in our study is attributed to changing climate, and the rest is attributed to increase in CO2 concentration. The model response to changing climate and increasing CO2 is corroborated by comparing simulated stem wood growth rates with ground-based measurements from inventory plots in coastal British Columbia. The simulated sink is not an estimate of the net carbon balance because the effect of harvesting and insect disturbances is not considered.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,219

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 GPT0,162
Écart entre enseignants0,158 · 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

Citations8
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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