MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2012814394 · doi:10.1139/x06-079

Amount, position, and age of coarse wood influence litter decomposition in postfire<i>Pinus contorta</i>stands

2006· article· en· W2012814394 sur OpenAlexvenueno aff
Alysa J. Remsburg, Monica G. Turner

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och Välfärd
Mots-clésPinus contortaMicrositeLitterEnvironmental scienceSnagEcosystemCoarse woody debrisForestryVegetation (pathology)Spatial heterogeneityEcologyAgronomyBiologyGeographyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spatial variation in vegetation and coarse wood is a major source of forest heterogeneity, yet little is known about how this affects ecosystem processes. In 15-year-old postfire lodgepole pine (Pinus contorta var. latifolia Englem.) stands in Yellowstone National Park, Wyoming, we investigated how the decomposition rate varies with the position of coarse wood and other dominant structures within and among stands. Tongue depressors (TD) (made of birch (Betula sp.)) and litterbags containing herbaceous litter (HL) and needle litter (NL) were deployed for 2 years within 3 burned stands and among 17 burned stands (each 0.25 ha). Within stands, the decomposition rate varied among six microsite treatments (above and below legacy wood, below logs on the ground and elevated logs, below saplings, and on open soil). Two-year mean mass loss from all litter types was least under elevated logs (HL 34.0%, NL 8.6%, TD 3.5%) and greatest under legacy wood (HL 55%, NL 33%, TD 12%). The moisture level was consistently lowest under elevated logs and highest beneath logs on the ground. Among forest stands, 2-year mass losses from HL and TD were negatively related to the amount of elevated wood. The influence of coarse wood on litter decomposition at two spatial scales suggests that coarse-wood accumulation creates long-term spatial heterogeneity in carbon and nutrient cycles.

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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

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)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,261
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

Citations40
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Forest ResearchMême sujetForest Ecology and Biodiversity StudiesTravaux en français237 207