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Enregistrement W2011984415 · doi:10.1007/s11284-010-0705-3

Inter‐annual and inter‐plot variations of wood biomass production as related to biotic and abiotic characteristics at a deciduous forest in complex terrain, Korea

2010· article· en· W2011984415 sur OpenAlexaff
Youngil Kim, Sinkyu Kang, Jong‐Hwan Lim, Dowon Lee, Joon Kim

Notice bibliographique

RevueEcological Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesKorea National ArboretumChungbuk National University
Mots-clésDeciduousAbiotic componentEnvironmental scienceBiomass (ecology)Basal areaSpatial variabilityProductivityEcologyPrecipitationForest ecologyBiotic componentClimate changeEcosystemGeographyBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study aims to evaluate inter‐annual and inter‐plot variation of wood biomass production (WBP) and to investigate the relationships of the WBP variations with several biotic and abiotic characteristics at a deciduous forest in complex terrain, the Gwangneung Experimental Forest, Korea. Based on field survey in the plot‐scale study area, WBP during 1991–2004 was estimated by a dendrochronological method. Our field data indicated that the inter‐annual variation of WBP was closely related to the seasonal climate of both winter air temperature and spring precipitation. The inter‐plot variation of WBP was highly associated with basal area, biomass, and frequency of Quercus spp. in the plots, and correlations of the inter‐plot variation with the stand characteristics of the specific species were stronger than those with slope and soil water content. Our results suggest that the annual fluctuation of forest productivity is primarily governed by severe climate in a season of the year, and the spatial distribution of a dominant species largely represent plot variation in the productivity. Our findings contribute to an enhanced understanding of climatic effects on the annual variability of forest productivity and the spatial heterogeneity of the productivity, which are extensively concerned with forested ecosystems of Korea.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,299 · 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.

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

Citations6
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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