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Enregistrement W1988478095 · doi:10.1139/b06-058

Effects of wild rice (<i>Zizania palustris</i>) straw on biomass and seed production in northern Minnesota

2006· article· en· W1988478095 sur OpenAlexvenueno aff
Rachel Durkee Walker, John Pastor, Bradley Dewey

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Botany · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésLitterAgronomyNitrogenSeedlingBiomass (ecology)MesocosmPlant litterBiologyStrawGrowing seasonNutrientChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wild rice ( Zizania palustris L.) litter accumulation may inhibit plant growth and production both by physically suppressing seedling emergence and by nitrogen immobilization in fresh litter. This latter mechanism could reduce nitrogen availability to plants early in the growing season at a period when more than half of the annual uptake occurs. To test the importance of these mechanisms, we planted wild rice in mesocosms. Half the tanks were planted with seeds sown below the litter and half were planted with seedlings grown to a height taller than litter thickness. One-third of the tanks were treated with fresh (nitrogen immobilizing) litter, one-third were treated with litter that had been incubated for 26 d and was mineralizing nitrogen, and one-third did not receive litter. These treatments resulted in a fully crossed factorial design, with nine replicates for each treatment combination, totaling 54 tanks. We measured plant growth, vegetative, root, and seed biomass, total plant N, and available N at 2.5 cm sediment depth. The presence of litter and its stage of decay caused plant, root, and seed biomass, and seed and total plant nitrogen content to increase. We found no physical inhibition of litter on the potential growth of plants started as seeds. Therefore, the timing of litter nitrogen immobilization or mineralization affects the potential growth of wild rice.

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 enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,121

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,163 · 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

Citations13
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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