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Enregistrement W2040909546 · doi:10.1139/x03-080

Microbial biomass, nitrogen and phosphorus mineralization, and mesofauna in boreal conifer and deciduous forest floors following partial and clear-cut harvesting

2003· article· en· W2040909546 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Zoë Lindo, S. Visser

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil mesofaunaDeciduousForest floorBiomass (ecology)LitterEnvironmental scienceTaigaEcologyDecomposerBiologyAgronomyEcosystemSoil biologySoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of partial and clear-cut harvesting on forest floor physical, chemical, and biological properties, forest floor mesofauna, and nutrient cycling were investigated in conifer- and deciduous-dominated stands of Alberta's mixedwood boreal forest. Forest floor samples were collected 2.5 years after harvest from clearcuts, strip-cut corridors in a partial cut, green tree retention patches in a partial cut, and uncut control sites. Partial cuts showed intermediate decreases in annual litter input and NH4-N between uncut and clear-cut sites of both the deciduous and conifer stands, as did microbial biomass, PO4-P, mesofauna abundance (total, Acari, and Collembola), and fine root biomass in the conifer stands. In the deciduous stands, microbial biomass and fine root biomass in partial- and clear-cut treatments were not significantly different, but were significantly reduced compared with the uncut controls. Mesofauna abundance was reduced in the corridors of the partial-cut treatment compared with partial-cut patch, clear-cut, and uncut treatments. In both deciduous and conifer stands, NO3-N was elevated in the partial-cut corridors and clearcuts compared with partial-cut patch and uncut treatments. Findings from this study show that negative impact to forest floor properties associated with clear-cut harvesting may be reduced in partial-cut harvesting systems.

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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,149

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations100
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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