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Enregistrement W2030774683 · doi:10.1139/x99-218

Soil CO<sub>2</sub>evolution and root respiration in 11 year-old loblolly pine (<i>Pinus taeda</i>) plantations as affected by moisture and nutrient availability

2000· article· en· W2030774683 sur OpenAlexvenueno aff
Christopher Maier, L. W. Kress

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Forest Service
Mots-clésSoil respirationLoblolly pineCarbon sinkForest floorLitterEnvironmental scienceHuman fertilizationNutrientGrowing seasonAgronomyAnimal scienceSoil carbonSoil waterPinus <genus>BotanyEcosystemBiologyEcologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We measured soil CO2evolution rates with (Sff) and without (Sms) the forest floor litter and root respiration monthly in 11-year-old loblolly pine (Pinus taeda L.) plantations during the fourth year of fertilization and irrigation treatments. Values of Sffranged from less than 1 µmol·m-2·s-1during the winter to greater than 5 µmol·m-2·s-1in late spring. Average Sffwas significantly greater in unfertilized relative to the fertilized stands; however, there was no difference in average Smsamong treatments. Soil temperature and the mass of the forest floor (litter) explained most of the difference in Sffamong treatments. Soil temperature and volumetric water content accounted for 70% of the seasonal variation in Sff. Annual carbon efflux from the soil averaged 14.1 Mg·ha-1per year for all treatments. Most of the evolved carbon was derived from root respiration (50-73%). Net ecosystem productivity was -1.1 and 6.9 Mg C·ha-1per year for the unfertilized and fertilized stands, respectively. At age 11, the unfertilized stands were functioning as a net carbon source, while fertilized stands were a strong carbon sink. It was concluded that fertilization could decrease the time for a young pine plantation to change from a carbon source to a carbon sink.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations229
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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