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Enregistrement W1496086111 · doi:10.1002/2013jg002525

Temporal dynamics of oxygen isotope compositions of soil and canopy CO<sub>2</sub> fluxes in a temperate deciduous forest

2014· article· en· W1496086111 sur OpenAlexaff
Eduardo A. Santos, Claudia Wagner‐Riddle, Xuhui Lee, J. Warland, Shannon E. Brown, Ralf M. Staebler, Paul Bartlett, K. Kim

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Biogeosciences · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoMinistry of Education of the People's Republic of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésTemperate deciduous forestTemperate forestCanopyThroughfallAtmospheric sciencesEnvironmental scienceTemperate climateTemperate rainforestStable isotope ratioDeciduousFlux (metallurgy)Growing seasonSoil waterTree canopySoil scienceEcosystemEcologyChemistryGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Partitioning of CO2 exchange into canopy (FA) and soil (FR) flux components is essential to improve our understanding of ecosystem processes. The stable isotope C18OO can be used for flux partitioning, but this approach depends on the magnitude and consistency of the isotope disequilibrium (Deq), i.e., the difference between the isotope compositions of FR (δA) and FA (δR). In this study, high temporal resolution isotopic data were used (1) to test the suitability of existing steady state and nonsteady models to estimate H218O enrichment in a mixed forest canopy, (2) to investigate the temporal dynamics of δA using a big‐leaf parameterization, and (3) to quantify the magnitude of the C18OO disequilibrium (Deq) in a temperate deciduous forest throughout the growing season and to determine the sensitivity of this variable to the CO2 hydration efficiency (θeq). A departure from steady state conditions was observed even at midday in this study, so the nonsteady state formulation provided better estimates of leaf water isotope composition. The dynamics of δR was mainly driven by changes in soil water isotope composition, caused by precipitation events. Large Deq values (up to 11‰) were predicted; however, the magnitude of the disequilibrium was variable throughout the season. The magnitude of Deq was also very sensitive to the hydration efficiencies in the canopy. For this temperate forest during most of the growing season, the magnitude of Deq was inversely proportional to θeq, due to the very negative δR signal, which is contrary to observations for other ecosystems investigated in previous studies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 GPT0,269
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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