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Enregistrement W6948450255 · doi:10.5061/dryad.8bg44b0

Data from: Divergent temporal trends of net biomass change in western Canadian boreal forests

2018· dataset· en· W6948450255 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2018
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCell Image Analysis Techniques
Établissements canadiensLakehead UniversityCanadian Forest ServiceUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomeTaigaClimate changeBiomass (ecology)Carbon sequestrationBorealGlobal warmingCarbon cyclePrimary production

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. Forests play a strong role in the global carbon cycle by absorbing atmospheric carbon dioxide through increasing forest biomass. Understanding temporal trends of forest net aboveground biomass change (ΔAGB) can help infer how forest carbon sequestration responds to on-going climate changes. Despite wide spatial variation in the long-term average of climate moisture availability (CMIaverage) across forest ecosystems, temporal trends of ΔAGB associated with CMIaverage remains unclear. 2. We tested the hypothesis that the extent of negative impacts of climate change on ΔAGB would decrease with CMIaverage using the data from permanent sample plots of varying ages from 17 to 210 years, monitored from 1958 to 2011 in western boreal forests of Canada. 3. We found that ΔAGB on average increased with CMIaverage. Temporally, ΔAGB declined sharply between 1958 and 2011 in plots with low CMIaverage owing to increased biomass loss from mortality accompanied by little growth gain, whereas ΔAGB changed little in plots with high CMIaverage. The temporal decrease of ΔAGB in drier areas was attributable to its negative responses to warming-induced temporal decreases in climate moisture availability. 4. Synthesis. Our results indicate that large-scale changes in forest carbon functioning associated with climate change depend on the long-term average of climate moisture availability. Our finding suggests a possible retreat of boreal biome at the drier distribution limits with predicted declines in water availability in the 21st century.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,011
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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