Comment on egusphere-2024-1584
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Due to ongoing climate change, methane (CH4) emissions from vegetated wetlands are projected to increase during the 21st century, challenging climate mitigation efforts aimed at limiting global warming. However, despite reports of rising emission trends, a comprehensive evaluation and attribution of recent changes is still lacking. Here we assessed global wetland CH4 emissions from 2000 to 2020 based on an ensemble of sixteen process-based wetland models. Our results estimated global average wetland CH4 emissions at 158±24 (mean ± 1σ) Tg CH4 yr-1 for the period 2010–2020, with an average decadal increase of 6–7 Tg CH4 yr-1 compared to the decade of 2000–2009. The increases in the four latitudinal bands of 90° S–30° S, 30° S–30° N, 30° N–60° N, and 60° N–90° N were 0.1–0.2 Tg CH4 yr-1, 3.6–3.7 Tg CH4 yr-1, 1.8–2.4 Tg CH4 yr-1, and 0.6–0.8 Tg CH4 yr-1, respectively, over the two decades. The modeled CH4 sensitivities to temperature show reasonable consistency with eddy covariance-based measurements from 34 sites. Rising temperature was the primary driver of the increase, while precipitation and rising atmospheric CO2 concentrations played secondary roles with high levels of uncertainty. These modeled results suggest climate change is driving increased wetland CH4 emissions and that direct and sustained measurements are needed to monitor developments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,292 | 0,177 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».