MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1999351853 · doi:10.1002/hyp.7075

Assessing factors that influence spatial variations in duff moisture

2008· article· en· W1999351853 sur OpenAlexaff
L. D. Raaflaub, Caterina Valeo

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanopyEnvironmental scienceMoistureInterceptionWater contentTree canopyAtmospheric sciencesHydrology (agriculture)Spatial variabilityEcologyGeographyMeteorologyGeologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Patterns and spatial variations in the moisture of the decomposing organic matter on the forest floor (the duff) of a montane forest were analysed in an effort to determine the primary factors shaping these patterns. Above and below canopy meteorological conditions were monitored to determine the influence of canopy cover on duff moisture. The spatial and temporal distributions of duff moisture were assessed through daily duff moisture measurements collected at regular intervals in ten 10 × 10 m plots representing a variety of canopy types and densities. Meteorological conditions ranged from very wet to very dry and resulted in duff moisture variations that were more pronounced during wet periods than in extended periods of drying. Investigations on the influence of canopy type, tree density, and tree proximity on duff moisture patterns indicated that canopy type and tree proximity are the most important factors affecting duff moisture. Interception seems to be the primary controller of duff moisture patterns with an influence at the centimetre scale. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,000
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,360

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations16
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHydrological ProcessesMême sujetPlant Water Relations and Carbon DynamicsTravaux en français237 207