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Enregistrement W1978729941 · doi:10.1111/jvs.12168

Below‐ground opportunities in vegetation science

2014· article· en· W1978729941 sur OpenAlex
Scott D. Wilson

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Vegetation Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVegetation (pathology)Species richnessEcologyTemperate climateEcosystemGrowing seasonEnvironmental scienceProductivityBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The below‐ground component of vegetation accounts for the bulk of plant mass and vegetation function (e.g. carbon sequestration) in temperate ecosystems, yet the proportion of plant ecology studies that consider roots is <20%. Methods I review how minirhizotron technology and DNA sequencing of mixed‐species root samples allows new insights into below‐ground vegetation structure and function. Results Recent advances highlight important differences between the below‐ and above‐ground parts of vegetation. For example, plant species richness below ground is about 50% greater than that above ground. Below‐ground plant richness has been measured from only a few sites, and patterns along gradients of productivity and life‐form turnover are unknown. Fine roots differ from leaves in temperate ecosystems by having a growing season 40% longer, and by persisting over multiple growing seasons. Aspects of roots other than growth may vary seasonally, such as nutrient uptake, competition with microbes, or mycorrhizal hyphal production or activity. Minirhizotrons allow the investigation of root heterogeneity at very small scales (<1 mm) that may be more relevant to fine roots and rhizospheres than data obtained from larger‐scale soil sampling. Conclusions Work in the near future promises a more complete picture of vegetation function by elucidating mechanisms within the bulk of vegetation, below ground.

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.

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)0,005
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 enseignants0,467
Score d'incertitude au seuil0,543

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,246 · 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