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Enregistrement W1489818653 · doi:10.1080/11956860.2000.11682600

Relationships between soil chemistry, microbial biomass and the collembolan fauna of southern Québec sugar maple stands

2000· article· en· W1489818653 sur OpenAlexafffundvenueabout
Madeleine Chagnon, David Paré, Christian Hébert

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest ServiceUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Forest Service
Mots-clésEpigealHumusBiomass (ecology)MapleSoil biologyCanonical correspondence analysisFaunaEcologyBotanyChemistryBiologySoil waterSpecies richness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relationships between the presence of endogeic and epigeic collembolan species and chemical and microbiological top soil parameters were examined for eight sugar maple forests. While the composition of the tree strata was similar among sites, the soil conditions varied widely and encompassed three regions of different geological origins as well as contrasting humus types. Endogeic species were extracted using Berlese-Tullgren equipment, whereas epigeic species were collected with pit-light traps (Luminoc®). In all, 92 species from 14 families and 36 genera were identified. The association between sampling locations and soil parameters was determined by principal component analysis (PCA), and the relationships between epigeic and endogeic collembolan communities and soil parameters were determined by canonical correspondence analysis (CCA and DCCA). The DCCA revealed that the distribution of endogeic species of the collembolan fauna was related to organic matter content, including pH, C, N, and C/N ratio. Sites were clustered according to humus types. Epigeic species were influenced by available P and exchangeable K and Mg. Sites were clustered according to geographical distribution, suggesting that for epigeic species, regional occurrence could be a stronger determinant of community composition than soil parameters.

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)0,000
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 enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations28
Publié2000
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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