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Enregistrement W4402625970 · doi:10.5194/egusphere-2024-1810-rc2

Comment on egusphere-2024-1810

2024· peer-review· en· W4402625970 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysics and Gravity Measurements
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<strong class="journal-contentHeaderColor">Abstract.</strong> A growing body of evidence suggests that to achieve the temperature goals of the Paris Agreement, carbon dioxide removal (CDR) will likely be required in addition to massive carbon dioxide (CO<sub>2</sub>) emissions reductions. Nature-based CDR, which includes a range of strategies to sequester carbon in natural reservoirs, could play an important role in efforts to limit climate warming to well below 2 &deg;C above preindustrial levels. Agricultural CDR could enhance soil carbon sequestration, though the climate efficacy of such methods remains uncertain. Here, we use an intermediate complexity climate model to perform simulations of agricultural CDR in the form of soil carbon sequestration at a range of possible rates for different costs under three future emissions scenarios. We found that plausible levels of agricultural CDR were able to reduce CO<sub>2</sub> concentration by 5&ndash;19 ppm and global surface air temperature by 0.02&ndash;0.10 &deg;C by the end of century. This temperature decrease was non-linear with respect to cumulative removals, as any carbon removed remained part of the active carbon cycle, lessening the climate benefit compared to if the removed carbon was permanently stored in geological reservoirs. CDR was found to be more effective at reducing surface air temperature in low emissions scenarios, but less effective at reducing atmospheric CO<sub>2</sub>, compared to high emissions scenarios. This was because the weaker CO<sub>2</sub> sinks in a high CO<sub>2</sub> world had a more muted response to removal, so a substantially higher proportion of carbon was removed from the atmosphere for a given amount of CDR in a higher emissions scenario. The enhanced temperature response to CDR in lower emissions scenarios was due to the logarithmic response of radiative effects to changes in CO<sub>2</sub>, where at low atmospheric CO<sub>2</sub> concentrations, small changes in CO<sub>2</sub> are more effective at changing the global radiative balance than at higher CO<sub>2</sub> concentrations. CDR was substantially more effective when implemented at a higher rate, as CDR makes a proportionally larger difference in a climate with lower cumulative air fraction of CO<sub>2</sub>. Land and soil carbon responses were driven by the scenario-dependent balances between the impacts of CDR on primary productivity from CO<sub>2</sub> fertilization, and the impacts on soil respiration from increased soil carbon availability and global temperatures.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,265
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0720,028

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,221 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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