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Enregistrement W4412714310 · doi:10.1088/2515-7620/adf498

Regional wildfire smoke reduces boreal forest carbon uptake

2025· article· en· W4412714310 sur OpenAlexafffundabout
Brandon Van Huizen, Daniel Thompson, SOPHIE WILKINSON, Richard M. Petrone, L. Chasmer, Natascha Kljun, Mike Flannigan, K. J. Devito, J. M. Waddington

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensMcMaster UniversityThompson Rivers UniversityUniversity of LethbridgeSimon Fraser UniversityCanadian Forest ServiceUniversity of AlbertaNatural Resources CanadaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEnvironmental scienceSmokeEddy covarianceTaigaPhotosynthetically active radiationBorealPrimary productionEcosystemAtmospheric sciencesRadiative forcingCarbon sequestrationCarbon cycleCarbon fibersClimate changePhotosynthesisCarbon dioxideEcologyMeteorologyGeographyChemistryGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract While many studies have examined carbon dynamics of boreal ecosystems following wildfire, research on forest-atmosphere carbon fluxes during widespread smoke events from adjacent active wildfires is limited. We examined eddy covariance carbon exchange adjacent to the May 2011 Utikuma Complex wildfire in central Alberta, Canada. Over a one-week period while the wildfire was burning <10 km from the flux footprint of the tower, net ecosystem CO 2 exchange decreased to almost zero, likely due to smoke-related reductions in photosynthetically active radiation greatly diminishing photosynthesis. The smoke event caused a direct reduction in forest CO 2 sequestration by 0.7 Tg CO 2 during the fire period. As the smoke affected area was 120 times greater than the burnt area itself, this additional carbon reduction was equivalent to ~30% of gross carbon emissions from the fire. We argue that smoke-related inhibition of photosynthesis via reduced light availability should be considered when investigating the net impacts of high-intensity boreal wildfires on the net radiative forcing and global carbon balance.

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)0,002
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 enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,836

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,289 · 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'admission3
Résumé présentoui

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