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Enregistrement W1979567801 · doi:10.1139/x04-047

A biogeochemical analysis of the Pocono till barrens and adjacent hardwood forest underlain by Wisconsinan and Illinoian till in northeastern Pennsylvania

2004· article· en· W1979567801 sur OpenAlexvenueno aff
Anne W Wibiralske, Roger Earl Latham, Arthur H. Johnson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNature ConservancyAndrew W. Mellon Foundation
Mots-clésVegetation (pathology)Pine barrensGeologySoil horizonNutrientSoil waterEnvironmental scienceSoil scienceHydrology (agriculture)EcologyForestryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We assessed soil and vegetation nutrient capital in the landscape mosaic of till barrens and hardwood forests on the Pocono Plateau in northeastern Pennsylvania. These shrublands, which contain an unusual abundance of rare species, occur primarily on Illinoian-aged glacial till, though some patches grow on Wisconsinan till. We hypothesized that barrens soil and vegetation contain smaller quantities of nutrients than forest soil and vegetation, and under the same vegetation, Illinoian till soils have a smaller nutrient content than Wisconsinan till soils. We measured pH, total C and N, and exchangeable Ca, Mg, K, and Al content of the soils and determined C, N, Ca, Mg, K, and P content of the vegetation. Litter and soil organic matter in the barrens have a higher C/N ratio than the forest. The Illinoian barrens Oa horizon is thicker and contains a greater quantity of exchangeable mineral nutrients than the other Oa horizons. Differences in vegetation nutrient capital strongly mirror differences in biomass. Our results show no strong association of parent material with soil or vegetation nutrient capital. Instead, they suggest that plant community characteristics, not soil nutrient availability, shape the landscape pattern of barrens and forest, particularly plant-driven positive feedbacks primarily involving fire frequency.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,243

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations4
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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