MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409708574 · doi:10.5194/bg-22-1969-2025

The effectiveness of agricultural carbon dioxide removal using the University of Victoria Earth System Climate Model

2025· article· en· W4409708574 sur OpenAlexafffund
Rebecca C. Evans, H. Damon Matthews

Notice bibliographique

RevueBiogeosciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueScience and Climate Studies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesAlliance de recherche numérique du CanadaMitacsConcordia UniversityEnvironment and Climate Change CanadaMicrosoft
Mots-clésCarbon dioxideEarth (classical element)Environmental scienceAgricultureCarbon dioxide removalCarbon dioxide in Earth's atmosphereClimate changeEarth system scienceEnvironmental engineeringEarth scienceOceanographyGeologyGeographyChemistryArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. 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 (CO2) emissions reductions. Nature-based CDR, which includes a range of strategies to enhance carbon storage in natural and managed land reservoirs, such as agricultural lands, could play an important role in efforts to limit climate warming to well below 2 °C above preindustrial levels. However, there remains a substantial knowledge gap on how the climate will respond to CDR when the removed carbon remains in the active carbon cycle. This study uses an intermediate-complexity climate model to perform simulations of agricultural CDR via soil carbon sequestration at rates reflecting realistic costs under three future emissions scenarios. We found that plausible levels of agricultural CDR reduced CO2 concentration by 5–19 ppm and global surface air temperature by 0.02–0.10 °C by the end of the century. This temperature decrease was non-linear with respect to cumulative removals, as the removed carbon remained part of the active carbon cycle, lessening the climate benefit than if it was removed permanently. In low-emissions scenarios, a given amount of CDR was found to be more effective at reducing surface air temperature and less effective at reducing atmospheric CO2, compared to high-emissions scenarios. This was due to a proportionally larger impact of CDR on radiative balance at lower atmospheric CO2 and reduced weakening of the carbon sinks at lower atmospheric CO2. CDR was substantially more effective when implemented at a higher rate, as CDR results in a proportionally larger difference in a climate with lower cumulative air fraction of CO2. Land and soil carbon responses were driven by the scenario-dependent balances between the impacts of CDR on primary productivity from CO2 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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,527
Score d'incertitude au seuil0,562

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiogeosciencesMême sujetScience and Climate StudiesTravaux en français237 207