MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W1984375889 · doi:10.1139/cjfr-2013-0334

Decoupling litter respiration from whole-soil respiration along an elevation gradient in a Rocky Mountain mixed-conifer forest

2014· article· en· W1984375889 sur OpenAlexvenueno aff
E. Berryman, John D. Marshall, Kathleen L. Kavanagh

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLitterSoil respirationEnvironmental scienceSoil waterPlant litterElevation (ballistics)Water contentHumidityRelative humidityRespirationHydrology (agriculture)Atmospheric sciencesAnimal scienceEcologyForestrySoil scienceEcosystemBiologyGeographyBotanyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Litter respiration (RL) represents a significant portion of whole-soil respiration (RS) in forests, yet climatic correlations with RLhave seldom been examined. Because RLis reduced at low humidities and RSis reduced at low temperatures, these components may show divergent trends with elevation in western North American forests. Using a litter-removal experiment along a forested 750 m elevation gradient in the Rocky Mountains of northern Idaho, USA, we measured RSon soils from which litter had been removed (RNL) and, by difference, RL. Mean RLrepresented 16% (SE = 2%) of mean RSfrom July through October of 2007 and 2008. RSwas highest at warmer times and sites, and was not suppressed by low soil moisture. In contrast, RLwas highest at cooler times, when humidity and gravimetric litter water content were highest. RLwas highest at mid-elevations, representing neither the warmest nor wettest sites. Sixty-three percent of variability in site RLwas explained by both mean annual temperature (MAT) and mean annual relative humidity (MARH), including a positive interaction effect between MAT and MARH. Our results imply that the equilibration of litter with atmospheric humidity is an important control over litter respiration rates.

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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,057

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations18
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Forest Research→Même sujetPlant Water Relations and Carbon Dynamics→Travaux en français237 207→