Data_Sheet_1_Combined Carbon and Albedo Climate Forcing From Pine and Switchgrass Grown for Bioenergy.pdf
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
<p>Expanding and restoring forests decreases atmospheric carbon dioxide, a natural solution for helping mitigate climate change. However, forests also have relatively low albedo compared to grass and croplands, which increases the amount of solar energy they absorb into the climate system. An alternative natural climate solution is to replace fossil fuels with bioenergy. Bioenergy crops such as switchgrass have higher albedo than forest ecosystems but absorb less total carbon over their lifetime. To evaluate trade-offs in the mitigation potential by pine and switchgrass ecosystems, we used eddy covariance net ecosystem exchange and albedo observations collected from planted pine forests and switchgrass fields in eastern North America and Canada to compare the net radiative forcing of these two ecosystems over the length of typical pine rotation (30 years). We found that pine had a net positive radiative forcing (warming) of 5.4 ± 2.8 Wm<sup>−2</sup> when albedo and carbon were combined together (30 year mean). However the assumptions regarding the fate of harvested carbon had an important effect on the net radiative forcing. When we assumed all switchgrass carbon was emitted to the atmosphere while the harvested pine carbon was prevented from entering the atmosphere, the 30-year mean net radiative forcing reversed direction (−3.6 ± 2.8 Wm<sup>−2</sup>). Overall, while the pine ecosystem absorbed more carbon than the switchgrass, the difference in albedo was large enough to result in similar climate mitigation potential at the 30-year horizon between the two systems, whereby the direction and magnitude of radiative forcing depends on the fate of harvested carbon.</p>
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,551 | 0,000 |
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.
score_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