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Enregistrement W4390756143 · doi:10.54668/2789-6323-2023-111-4-85-103

FOR THE CALCULATIONS OF ANTHROPOGENIC EMISSIONS FROM SOURCES AND REMOVALS BY SINKS OF GREEN HOUSE GASES IN FORESTRY AND AGRICULTURE FOR THE ANNUAL NATIONAL REPORT OF THE REPUBLIC OF KAZAKHSTAN

2023· article· en· W4390756143 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueHydrometeorology and ecology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreenhouse gasEnvironmental scienceUnited Nations Framework Convention on Climate ChangeAgricultureEnvironmental protectionLand useEcosystemLand use, land-use change and forestryAgricultural landKyoto ProtocolForestryGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The results presented in the article were obtained in the process of preparing the National Report on the inventory of anthropogenic emissions from sources and absorption of greenhouse gases not regulated by the Montreal Protocol, in terms of land use. The report is submitted annually by the Republic of Kazakhstan, as a party to the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC). Preliminary calculations of the dynamics of carbon dioxide (CO2) associated with land use in the Republic of Kazakhstan for 1991...2020 showed that its absorption from the atmosphere by natural ecosystems could range from 3 to 50...60 million tons per year, and emissions into the atmosphere – from 10 to 45 million tons/year. In the process of research, a detailed analysis of the country's existing system of ground-based monitoring of land use and land resources was carried out with calculations of anthropogenic CO2 flows at various territorial levels. The results obtained confirm the possibility of calculating greenhouse gases at the zonal and regional levels. This confirms the possibility of additional control of calculations of greenhouse gas fluxes associated with land use and assessment of the potential for a possible increase in absorption volumes for natural ecosystems (Forests and Pastures) and reductions in emissions for the Croplands agroecosystem.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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