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Enregistrement W4409190563 · doi:10.1029/2024gb008310

The North American Greenhouse Gas Budget: Emissions, Removals, and Integration for CO<sub>2</sub>, CH<sub>4</sub>, and N<sub>2</sub>O (2010–2019): Results From the Second REgional Carbon Cycle Assessment and Processes Study (RECCAP2)

2025· article· en· W4409190563 sur OpenAlexaffabout
Benjamin Poulter, Guillermo N. Murray‐Tortarolo, Daniel J. Hayes, Philippe Ciais, Robbie M. Andrew, Ana Bastos, Brendan Byrne, David Butman, Josep G. Canadell, Abhishek Chatterjee, Grant M. Domke, Andrew F. Feldman, Kelsey Foster, Neha Hunka, Robert B. Jackson, Werner A. Kurz, Ayia Lindquist, Мaodian Liu, Ingrid T. Luijkx, Arnaud Mialon, A. M. Michalak, J. B. Miller, Wolfgang A. Obermeier, Naiqing Pan, James T. Randerson, Peter A. Raymond, P. Régnier, Laure Resplandy, Gerard Rocher‐Ros, Nemesio Rodríguez-Fernández, Judith A. Rosentreter, Julio César Salazar‐Neira, Suzanne E. Tank, Hanqin Tian, Rodrigo Vargas, Yohanna Villalobos, Jonathan Wang, Xinyuan Wei, Kimberly P. Wickland, C. A. Williams, Lisamarie Windham‐Myers, Christopher W. Woodall, Qing Ying, Zhen Zhang

Notice bibliographique

RevueGlobal Biogeochemical Cycles · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of AlbertaNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesDirección General de Asuntos del Personal Académico, Universidad Nacional Autónoma de MéxicoNational Natural Science Foundation of ChinaCalifornia Institute of TechnologyJet Propulsion LaboratoryNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésGreenhouse gasEnvironmental scienceGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Accurate accounting of greenhouse‐gas (GHG) emissions and removals is central to tracking progress toward climate mitigation and for monitoring potential climate‐change feedbacks. GHG budgeting and reporting can follow either the Intergovernmental Panel on Climate Change methodologies for National Greenhouse Gas Inventory (NGHGI) reporting or use atmospheric‐based “top‐down” (TD) inversions or process‐based “bottom‐up” (BU) approaches. To help understand and reconcile these approaches, the Second REgional Carbon Cycle Assessment and Processes study (RECCAP2) was established to quantify GHG emissions and removals for carbon dioxide (CO2), methane (CH4) and nitrous oxide (N2O), for ten‐land and five‐ocean regions for 2010–2019. Here, we present the results for the North American land region (Canada, the United States, Mexico, Central America and the Caribbean). For 2010–2019, the NGHGI reported total net‐GHG emissions of 7,270 TgCO2‐eq yr−1 compared to TD estimates of 6,132 ± 1,846 TgCO2‐eq yr−1 and BU estimates of 9,060 ± 898 TgCO2‐eq yr−1. Reconciling differences between the NGHGI, TD and BU approaches depended on (a) accounting for lateral fluxes of CO2 along the land‐ocean‐aquatic continuum (LOAC) and trade, (b) correcting land‐use CO2 emissions for the loss‐of‐additional‐sink capacity (LASC), (c) avoiding double counting of inland water CH4 emissions, and (d) adjusting area estimates to match the NGHGI definition of the managed‐land proxy. Uncertainties remain from inland‐water CO2 evasion, the conversion of nitrogen fertilizers to N2O, and from less‐frequent NGHGI reporting from non‐Annex‐1 countries. The RECCAP2 framework plays a key role in reconciling independent GHG‐reporting methodologies to support policy commitments while providing insights into biogeochemical processes and responses to climate change.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,234
Écart entre enseignants0,227 · 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'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

Citations11
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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