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Enregistrement W4401565002 · doi:10.1186/s13021-024-00272-2

Improving wood carbon fractions for multiscale forest carbon estimation

2024· letter· en· W4401565002 sur OpenAlex

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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueCarbon Balance and Management · 2024
Typeletter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRemote Sensing and LiDAR Applications
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Forest ServiceNorthern Research StationUniversity of TorontoUniversity of Toronto ScarboroughImpact FundU.S. Department of Agriculture
Mots-clésCarbon fibersEnvironmental scienceCarbon sequestrationCarbon accountingEstimationGreenhouse gasForestryChemistryCarbon dioxideMaterials scienceEcologyGeographyEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Wood carbon fractions (CFs)-the proportion of dry woody biomass comprised of elemental carbon (C)-are a key component of forest C estimation protocols and studies. Traditionally, a wood CF of 50% has been assumed in forest C estimation protocols, but recent studies have specifically quantified differences in wood CFs across several different forest biomes and taxonomic divisions, negating the need for generic wood CF assumptions. The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), in its 2006 "Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories", published its own multitiered system of protocols for estimating forest C stocks, which included wood CFs that (1) were based on the best available literature (at the time) and (2) represented a significant improvement over the generic 50% wood CF assumption. However, a considerable number of new studies on wood CFs have been published since 2006, providing more accurate, robust, and spatially- and taxonomically- specific wood CFs for use in forest C estimation. MAIN TEXT: We argue that the IPCC's recommended wood CFs and those in many other forest C estimation models and protocols (1) differ substantially from, and are less robust than, wood CFs derived from recently published data-rich studies; and (2) may lead to nontrivial errors in forest C estimates, particularly for countries that rely heavily on Tier 1 forest C methods and protocols (e.g., countries of the Global South with large expanses of tropical forests). Based on previous studies on this topic, we propose an alternative set of refined wood CFs for use in multiscale forest C estimation, and propose a novel decision-making framework for integrating species- and location-specific wood CFs into forest C estimation models. CONCLUSION: The refined wood CFs that we present in this commentary may be used by the IPCC to update its recommended wood CFs for use in forest C estimation. Additionally, we propose a novel decision-making framework for integrating data-driven wood CFs into a wider suite of multitiered forest C estimation protocols, models, and studies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,535
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,217 · 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