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Enregistrement W6939686036 · doi:10.6084/m9.figshare.c.5274471

Cumulative effects of natural and anthropogenic disturbances on the forest carbon balance in the oil sands region of Alberta, Canada; a pilot study (1985–2012)

2021· other· en· W6939686036 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2021
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisturbance (geology)TaigaCumulative effectsOil sandsCarbon sinkLoggingClimate changeProductivityPrimary production

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Assessing cumulative effects of anthropogenic and natural disturbances on forest carbon (C) stocks and fluxes, because of their relevance to climate change, is a requirement of environmental impact assessments (EIAs) in Canada. However, tools have not been developed specifically for these purposes, and in particular for the boreal forest of Canada, so current forest C assessments in EIAs take relatively simple approaches. Here, we demonstrate how an existing tool, the Generic Carbon Budget Model (GCBM), developed for national and international forest C reporting, was used for an assessment of the cumulative effects of anthropogenic and natural disturbances to support EIA requirements. We applied the GCBM to approximately 1.3 million ha of upland forest in a pilot study area of the oil sands region of Alberta that has experienced a large number of anthropogenic (forestry, energy sector) and natural (wildfire, insect) disturbances. Results Over the 28 years, 25% of the pilot study area was disturbed. Increasing disturbance emissions, combined with declining net primary productivity and reductions in forest area, changed the study area from a net C sink to a net C source. Forest C stocks changed from 332.2 Mt to 327.5 Mt, declining by 4.7 Mt at an average rate of 0.128 tC ha−1 yr−1. The largest cumulative areas of disturbance were caused by wildfire (139,000 ha), followed by the energy sector (110,000 ha), insects (33,000 ha) and harvesting (31,000 ha) but the largest cumulative disturbance emissions were caused by the energy sector (9.5 Mt C), followed by wildfire (5.5 Mt C), and then harvesting (1.3 Mt C). Conclusion An existing forest C model was used successfully to provide a rigorous regional cumulative assessment of anthropogenic and natural disturbances on forest C, which meets requirements of EIAs in Canada. The assessment showed the relative importance of disturbances on C emissions in the pilot study area, but their relative importance is expected to change in other parts of the oil sands region because of its diversity in disturbance types, patterns and intensity. Future assessments should include peatland C stocks and fluxes, which could be addressed by using the Canadian Model for Peatlands.

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)0,001
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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