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Enregistrement W1867555693 · doi:10.1139/cjfr-2015-0076

Influence of species identity and charring conditions on fire-derived charcoal traits

2015· article· en· W1867555693 sur OpenAlexvenueno aff
Nathalie Pluchon, Sophie Charlotte Casetou, Paul Kardol, Michael J. Gundale, Marie‐Charlotte Nilsson, David A. Wardle

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSvenska Forskningsrådet Formas
Mots-clésCharcoalCharringTaigaFire regimeBiologyEcologyEnvironmental scienceEcosystemBotanyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fire is a major disturbance worldwide, and it produces significant amounts of wood-derived charcoal. There is increasing evidence that the key properties (“traits”) of charcoal vary greatly, with consequences for ecosystem processes, but how the key factors drive variability of charcoal traits, i.e., species identity and charring conditions, remain poorly understood. Here, we experimentally produced charcoal from three common boreal tree species under six charring conditions representing those encountered during boreal fires and then analyzed their structural and chemical traits. Overall, we found that species identity affected charcoal traits more than did charring conditions. Among the structural traits, density and microporosity varied among tree species, and density decreased with increasing temperature. Among the chemical traits, electrical conductivity, total nitrogen (N) and phosphorus (P) contents, and phosphate concentration differed among species, whereas pH, total N content, and ammonium concentration responded to charring conditions. No traits except nitrate concentration responded to the interactive effect of species identity and charring condition. Our results reveal that traits of charcoal, and potentially its ecological functions, are driven by a combination of fire behavior and tree species identity; such information is relevant for understanding ecological consequences of altered fire regimes due to the changing climate and to forest management.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations8
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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