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Enregistrement W1856407967 · doi:10.1002/ppp.1748

Soil Nitrogen Transformations Associated with Small Patterned‐Ground Features along a North American Arctic Transect

2012· article· en· W1856407967 sur OpenAlexaboutno aff
Alexia M. Kelley, Howard E. Epstein, Chien‐Lu Ping, Donald A. Walker

Notice bibliographique

RevuePermafrost and Periglacial Processes · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésTundraArcticSoil waterArctic vegetationPermafrostBiogeochemistryNitrogenNitrogen cycleSubsoilEnvironmental scienceEcosystemTransectSoil scienceEnvironmental chemistryEcologyGeologyOceanographyChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Small patterned‐ground features (PGFs) in the Arctic have unique soil properties that vary with latitude and may greatly affect tundra biogeochemistry. Because nitrogen availability can strongly limit arctic vegetation growth, we examined how soil nitrogen transformations differ between PGFs and the surrounding inter‐PGF tundra along an arctic latitudinal gradient. We collected soils at eight sites from the Alaskan Low Arctic to the Canadian High Arctic. The soils were incubated for 21 days at 9 °C and 15 °C and analysed for changes in total inorganic nitrogen, nitrate and extractable organic nitrogen (EON). We found greater nitrogen immobilisation in the surrounding inter‐PGF soils than in the PGF soils. Along the latitudinal gradient, differences in net nitrogen mineralisation and EON cycling between PGF and inter‐PGF soils were strongly influenced by the presence of a pH boundary within the Low Arctic and the transition between the High and Low Arctic, with greater immobilisation in the nonacidic and Low Arctic sites, respectively. Incubation temperature affected EON flux but did not affect net nitrogen mineralisation or nitrification. These results show that spatial heterogeneity at several scales can influence soil nitrogen dynamics, and is therefore an important influence on arctic ecosystem function. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,591
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,196 · 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.

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

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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