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Enregistrement W1910055820 · doi:10.1139/x2012-042

The influence of bigleaf maple on chemical properties of throughfall, stemflow, and forest floor in coniferous forest in the Pacific Northwest

2012· article· en· W1910055820 sur OpenAlexaffvenue
Khaled Ahmad Hamdan, Margaret Schmidt

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLichen and fungal ecology
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStemflowThroughfallMapleForest floorCanopyMicrositeEnvironmental scienceForestryAgroforestryEcologyBotanyBiologySoil scienceGeographySoil waterSeedling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is predicted that bigleaf maple ( Acer macrophyllum Pursh) will almost double in frequency in British Columbia by 2085 due to climate change. We address whether its frequency increase could influence chemical properties of throughfall, stemflow, and forest floor due to species-specific effects. Eight plots with a single bigleaf maple tree in the centre of conifers were paired with eight Douglas-fir ( Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) plots without bigleaf maple. Compared with conifer plots, bigleaf maple throughfall and stemflow had higher pH and K concentration. The under-canopy and near-trunk forest floor associated with bigleaf maple showed higher pH, total exchangeable bases, cation-exchange capacity, and concentrations of exchangeable Ca and Mg. In addition, the near-trunk forest floor had higher base saturation and concentrations and contents of NO 3 -N and contents of total N and S. Throughfall and stemflow beneath bigleaf maple appear to contribute to higher pH and N availability in the forest floor. The results suggest that there is a soil microsite around bigleaf maple stems that is influenced by stemflow. These enriched microsites proximal to bigleaf maple trunks would allow bigleaf maple to have legacy effects on soil fertility and promote conifer productivity later in succession following bigleaf maple mortality.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil0,974

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations22
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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