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Enregistrement W2044817818 · doi:10.1139/b02-106

Site factors determining epiphytic lichen distribution in a dieback-affected spruce-fir forest on Whiteface Mountain, New York: stemflow chemistry

2002· article· en· W2044817818 sur OpenAlexvenueno aff
Michaela Schmull, Markus Hauck, David R. Vann, Arthur H. Johnson, Michael C. Runge

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Botany · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLichen and fungal ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLichenStemflowEpiphyteAbies balsameaEnvironmental scienceBotanyBalsamEnvironmental chemistryThroughfallEcologyChemistryCanopyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epiphytic lichen diversity in a dieback-affected forest of red spruce (Picea rubens Sarg.) and balsam fir (Abies balsamea (L.) Mill.) on Whiteface Mountain, New York, U.S.A., was higher on dead compared with living trees and on fir compared with spruce. Diversity differed more between living and dead spruce than between living and dead fir. Cover of all lichen species that occurred on more than 50% of the sample trees, except for two species, decreased with increasing mean concentration of NO3–in stemflow. Concentrations of NO3–were higher on living spruce compared with dead spruce and with living and dead fir. The negative correlations between lichen cover and NO3–concentration may reflect either a decrease of lichen abundance caused by toxic effects of higher NO3–concentrations or a removal of NO3–from stemflow by epiphytic lichens. Experimental exposure of Hypogymnia physodes to NaNO3reduced chlorophyll concentrations. This result, together with estimations of lichen and needle biomass, indicates that a dependence of lichen cover on NO3–concentrations in stemflow may be the cause for the negative correlations. The sulphur concentration in stemflow did not affect lichen abundance on Whiteface Mountain. The manganese concentration in stemflow may have an effect on single species.Key words: forest dieback, manganese, nitrate assimilation, nitrate toxicity, precipitation chemistry, sulphur.

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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,138

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,163 · 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

Citations49
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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