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Enregistrement W2012638886 · doi:10.1111/oik.01061

Tradeoffs and scaling of functional traits in <i>Sphagnum</i> as drivers of carbon cycling in peatlands

2014· article· en· W2012638886 sur OpenAlexaff
C. Laing, Gustaf Granath, Lisa R. Belyea, Kathryn Allton, H. Rydin

Notice bibliographique

RevueOikos · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésSphagnumCanopyPeatEnvironmental scienceBiomass (ecology)ShootCarbon cycleBogEcologyBiologyBiomass partitioningCyclingCarbon fibersBotanyAgronomyEcosystemMathematicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Growth and decomposition of Sphagnum controls turnover of a large global store of soil organic carbon. We investigated variation in morphological and physiological traits of Sphagnum shoots, and related this variation to canopy variables relevant to peatland carbon cycling. We sampled Sphagnum along a bog plateau‐swamp forest gradient and measured a suite of shoot traits and canopy variables. Major axes of variation were identified using principal component analysis and correlated with canopy variables such as growth, biomass and decomposition. We also examined scaling of shoot traits with one another and with canopy variables. Two distinct tradeoffs in shoot traits emerged. From dry to wet habitats, individual metabolic rates and capitulum size increased while numerical density decreased, leading to faster growth and elongation on an individual basis. From treed to open habitats, photosynthetic efficiency decreased and photosynthetic biomass increased, driving faster growth on an area basis and slower litter mass loss. The tradeoffs identified have important implications for peatlands undergoing climate‐related changes in water and light availability. Sphagnum trait comparisons, combined with scaling analyses, offer a promising approach to understanding and predicting the effects of environmental change on peatland carbon cycling.

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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,262

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 savante0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations69
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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