MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390748167 · doi:10.1016/j.isci.2024.108856

An optimized water table depth detected for mitigating global warming potential of greenhouse gas emissions in wetland of Qinghai-Tibetan Plateau

2024· article· en· W4390748167 sur OpenAlexaff
Jiang Zhang, Huai Chen, Meng Wang, Xinwei Liu, Changhui Peng, Le Wang, Dongxue Yu, Qiuan Zhu

Notice bibliographique

RevueiScience · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésGreenhouse gasWetlandWater tablePlateau (mathematics)Environmental scienceGlobal warmingTable (database)Climate changeGlobal-warming potentialHydrology (agriculture)Environmental protectionAtmospheric sciencesEcologyGeologyGroundwaterOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change and human activities have intensified variations of water table depth (WTD) in wetlands around the world, which may strongly affect greenhouse gas emissions. Here, we analyzed how emissions of CO 2 , CH 4 , and N 2 O from the Zoige wetland on the Qinghai-Tibetan Plateau (QTP) vary with the WTD. Our data indicate that the wetland shows net positive global warming potential (11.72 tCO 2 -e ha −1 yr −1 ), and its emissions of greenhouse gases are driven primarily by WTD. Our analysis suggests that an optimal WTD exists, which at our study site was approximately 18 cm, for mitigating increases in global warming potential from the wetland. Our study provides insights into how climate change and human acitivies affect greenhouse gas emissions from alpine wetlands, and they suggest that water table management may be effective at mitigating future increases in 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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,641
Score d'incertitude au seuil0,335

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueiScienceMême sujetPeatlands and Wetlands EcologyTravaux en français237 207