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Enregistrement W4406679568 · doi:10.1038/s41558-024-02234-5

Wildfires offset the increasing but spatially heterogeneous Arctic–boreal CO2 uptake

2025· article· en· W4406679568 sur OpenAlexafffund
Anna‐Maria Virkkala, Brendan M. Rogers, Jennifer D. Watts, Kyle A. Arndt, Stefano Potter, Isabel Wargowsky, Edward A. G. Schuur, Craig R. See, Marguerite Mauritz, Julia Boike, M. Syndonia Bret‐Harte, Eleanor Burke, Arden Burrell, Namyi Chae, Abhishek Chatterjee, Frédéric Chevallier, Torben R. Christensen, R. Commane, A. J. Dolman, Colin W. Edgar, Bo Elberling, Craig A. Emmerton, E. S. Euskirchen, Liang Feng, Mathias Goeckede, Achim Grelle, Manuel Helbig, David Holl, Järvi Järveoja, Sergey V. Karsanaev, Hideki Kobayashi, Lars Kutzbach, Junjie Liu, Ingrid T. Luijkx, Efrèn López‐Blanco, Kyle Lunneberg, Ivan Mammarella, Maija E. Marushchak, Mikhail Mastepanov, Yojiro Matsuura, Trofim Maximov, Lutz Merbold, Gesa Meyer, Mats B. Nilsson, Yosuke Niwa, Walter C. Oechel, Paul I. Palmer, Sang‐Jong Park, Frans‐Jan W. Parmentier, Matthias Peichl, Wouter Peters, Roman Petrov, William L. Quinton, Christian Rödenbeck, Torsten Sachs, Christopher Schulze, Oliver Sonnentag, Vincent L. St. Louis, Eeva‐Stiina Tuittila, Masahito Ueyama, Andrej Varlagin, Donatella Zona, Susan M. Natali

Notice bibliographique

RevueNature Climate Change · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityEnvironment and Climate Change CanadaDalhousie UniversityUniversité de MontréalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Centre for Earth ObservationOffice of Polar ProgramsJapan Society for the Promotion of ScienceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversität BremenJet Propulsion LaboratoryMinderoo FoundationNatural Environment Research CouncilNorges ForskningsrådArcticNetVetenskapsrådetU.S. Geological SurveyNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekMinistero dello Sviluppo EconomicoNational Aeronautics and Space AdministrationDanmarks GrundforskningsfondMet OfficeNational Research FoundationCalifornia Institute of TechnologyHelsingin YliopistoEuropean CommissionNational Oceanic and Atmospheric AdministrationKorea Polar Research InstituteDeutsche ForschungsgemeinschaftSight Research UKEnvironmental Restoration and Conservation AgencyGordon and Betty Moore FoundationNational Science Foundation
Mots-clésBorealThe arcticOffset (computer science)Environmental scienceArcticClimatologyTaigaPhysical geographyGeographyOceanographyGeologyComputer scienceForestryArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Arctic–Boreal Zone is rapidly warming, impacting its large soil carbon stocks. Here we use a new compilation of terrestrial ecosystem CO 2 fluxes, geospatial datasets and random forest models to show that although the Arctic–Boreal Zone was overall an increasing terrestrial CO 2 sink from 2001 to 2020 (mean ± standard deviation in net ecosystem exchange, −548 ± 140 Tg C yr −1 ; trend, −14 Tg C yr −1 ; P < 0.001), more than 30% of the region was a net CO 2 source. Tundra regions may have already started to function on average as CO 2 sources, demonstrating a shift in carbon dynamics. When fire emissions are factored in, the increasing Arctic–Boreal Zone sink is no longer statistically significant (budget, −319 ± 140 Tg C yr −1 ; trend, −9 Tg C yr −1 ), and the permafrost region becomes CO 2 neutral (budget, −24 ± 123 Tg C yr −1 ; trend, −3 Tg C yr −1 ), underscoring the importance of fire in this region.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,722

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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations41
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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