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Enregistrement W4404567945 · doi:10.3390/chemistry6060086

Challenging the Chemistry of Climate Change

2024· article· en· W4404567945 sur OpenAlexaff
B.R. Peachey, Nobuo Maeda

Notice bibliographique

RevueChemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnoxic watersEnvironmental scienceCarbon cycleCarbon fibersGlobal warmingClimate changeWater cycleAtmosphere (unit)Greenhouse gasSTREAMSHydrology (agriculture)ChemistryEnvironmental chemistryEcologyMeteorologyEcosystemOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As talk grows about billions or even trillions of dollars being directed toward potential “Net Zero” activities, it is imperative that the chemistry inherent in or driving those actions make scientific sense. The challenge is to close the mass and energy balances to the carbon and oxygen cycles in the Earth’s atmosphere and oceans. Several areas of climate science have been identified that chemists can investigate through methods that do not require a supercomputer or a climate model for investigation, most notably the following: (1) The carbon cycle, which still needs to be balanced, as many known streams, such as carbon to landfills, carbon in human-enhanced sewage and land runoff streams, and carbon stored in homes and other material, do not seem to have been accounted for in carbon balances used by the IPCC. (2) Ocean chemistry and balances are required to explain the causes of regional and local-scale salinity, pH, and anoxic conditions vs. global changes. For example, local anoxic conditions are known to be impacted by changes in nutrient discharges to oceans, while large-scale human diversions of fresh water streams for irrigation, power, and industrial cooling must have regional impacts on oceanic salinity and pH. (3) Carbon Capture and Storage (CCS) schemes, if adopted on the large scales being proposed (100s to 1000s of Gt net injection by 2100), should impact the composition of the atmosphere by reducing free oxygen, adding more water from combustion, and displacing saline water from subsurface aquifers. Data indicate that atmospheric oxygen is currently dropping at about twice the rate of CO2 concentrations increasing, which is consistent with combustion chemistry with 1.5 to 2 molecules of oxygen being converted through combustion to 1 molecule of CO2 and 1 to 2 molecules of H2O, with reverse reactions occurring as a result of oxygenic photosynthesis by increased plant growth. The CCS schemes will sabotage these reverse reactions of oxygenic photosynthesis by permanently sequestering the oxygen atoms in each CO2 molecule.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0070,010
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0050,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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