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Enregistrement W4376562285 · doi:10.56588/iabcd.v2i1.151

A REVIEW ON METHODS AND CASE STUDIES ON CARBON SEQUESTRATION POTENTIAL OF URBAN-GREEN AREAS

2023· review· en· W4376562285 sur OpenAlex
Himanshi Thacker, Dhruva Jani, Hitesh Solanki

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Association of Biologicals and Computational Digest · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing in Agriculture
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon sequestrationEcosystem servicesEnvironmental scienceBiomass (ecology)Remote sensingLidarAtmosphere (unit)Carbon fibersUrban ecosystemCarbon dioxideEcosystemEnvironmental resource managementUrban planningMeteorologyComputer scienceEcologyGeographyEngineeringCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urban-green areas provide various ecosystem services; one such service is that tree species lower the temperature in the atmosphere and have tremendous potential to sequent carbon. The present review particularly focuses on the different methods used for above-ground biomass estimation. Two methods, field methods (destructive and non-destructive), and remote sensing methods (optical remote sensing, RADAR, and LiDAR) are used for biomass estimation. It has been found that all these methods have some advantages and limitations. In addition to this, we have reviewed various case studies of urban tree species' potential to sequester carbon dioxide.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,329 · 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