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Enregistrement W1982366117 · doi:10.1139/x07-003

Seasonal variation in throughfall and stemflow chemistry beneath a European beech (<i>Fagus sylvatica</i>) tree in relation to canopy phenology

2007· article· en· W1982366117 sur OpenAlexvenueno aff
Jeroen Staelens, An De Schrijver, Kris Verheyen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésThroughfallStemflowBeechFagus sylvaticaCanopyEnvironmental scienceForest floorFagaceaeDeposition (geology)Growing seasonTree canopyPicea abiesSeasonalityChemistryBotanySoil waterEcologySoil scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of canopy phenology on major ion fluxes beneath a mature European beech ( Fagus sylvatica L.) tree is examined. Annual and seasonal ion fluxes to the forest floor were significantly higher than the incoming wet-only deposition for all ions measured other than H + . The annual throughfall to wet deposition ratio generally ranged from 2.1 to 4.8. Stemflow contributed 9%–19% of the ion input to the forest floor, except for H + . Throughfall enrichment of K + , Ca 2+ , Mg 2+ , and NO 3 – was significantly higher in the leafed than in the leafless season, in contrast to Na + , NH 4 + , and H + . The temporal pattern of ion enrichment indicated canopy release of K + , Ca 2+ , and Mg 2+ throughout the leafed season, of Na + , Cl – , and NH 4 + from emerging leaves, and of Cl – and SO 4 2– from senescing leaves. The contribution of canopy leaching to annual net throughfall and stemflow was estimated at 96% (K + ), 54% (Ca 2+ ), 40% (Mg 2+ ), 12% (Cl – ), and 7% (Na + , SO 4 2– ). Dry deposition accounted for 58%–75% of the total deposition onto the canopy. The throughfall enrichment during the leafless season indicated high particulate and gaseous dry deposition onto the woody canopy as well as K + release from European beech branches.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations94
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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