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Enregistrement W1970940683 · doi:10.1139/x05-258

Effects of harvesting and soil disturbance on soil CO<sub>2</sub> efflux from a jack pine forest

2006· article· en· W1970940683 sur OpenAlexaffvenue
Robert L. Fleming, Michael F Laporte, Gary D. Hogan, Paul W. Hazlett

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceSoil waterSoil compactionSoil carbonWater contentAgronomyOrganic matterGrowing seasonAnimal scienceSoil scienceEcologyBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We measured organic matter removal and soil compaction effects on soil surface CO2 efflux (F) from a jack pine (Pinus banksiana Lamb.) forest and developed an analytical framework involving multiplicative response functions to interpret response. Treatments included stem-only harvest (OM0C0), full-tree harvest (OM1C0), full-tree harvest with surface soil removal (OM2C0), full-tree harvest with surface soil removal and soil compaction (OM2C2), and uncut forest (UF). Mean F and calculated F at 10 °C under nonlimiting soil moisture conditions (F10) were greatest in treatments with intact organic surfaces and often larger in the OM2C0 than in the OM2C2. F10 showed strong linear relationships with detrital production in harvested plots, with total near-surface carbon in all plots, and was positively correlated with understory cover. F increased exponentially with soil temperature, with the most and least pronounced responses found in the UF and OM2C0 treatments, respectively. F also responded in parabolic fashion to relative soil water content. In the UF, F was often low in May because of cold soils, but subsequently attained rates equivalent to those of the OM0C0 and OM1C0, despite lower soil temperatures. Three to five growing seasons after treatment, soil temperature and moisture, together with F10, explained 71%–87% of the plot-level variation in F.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations28
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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