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Enregistrement W2045983719 · doi:10.1139/x99-206

Influence of fire on native nitrogen-fixing plants and soil nitrogen status in ponderosa pine - Douglas-fir forests in western Montana

2000· article· en· W2045983719 sur OpenAlexvenueno aff
Jennifer Newland, Thomas H. DeLuca

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRocky Mountain Research StationU.S. Forest ServiceUniversity of Montana
Mots-clésEnvironmental scienceFire ecologyProductivityFire regimeEcosystemForestryDouglas firWoody plantPinus <genus>AgronomyAgroforestryEcologyGeographyBiologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nitrogen fixing plants have been reported to play an important role in replacing N lost from soil in fire dominated ecosystems. Exclusion of fire from ponderosa pine (Pinus ponderosa Dougl. ex Laws.) - Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) forests of western Montana has lead to widespread changes in forest structure, composition, and function including a potential reduction in the occurrence of N-fixing plant species. We investigated the effect of fire exclusion and reintroduction of fire on the frequency, occurrence, and function of native N-fixing plant species at 11 paired burned and unburned sites in western Montana. These pairs had been either undisturbed since the early 1900s or had been repeatedly opened by logging and (or) fire over the last 80-100 years. Although the percent cover of N-fixing plants was low at all sites, the cover and frequency of N-fixing plants were significantly greater in sites exposed to fire than in the unburned sites and greater in repeatedly opened sites than in undisturbed sites. In contrast, levels of available N were significantly lower in burned sites compared with unburned sites and in repeatedly opened sites. Nitrogen-fixing plants may have played an important role in maintaining productivity in frequently burned ponderosa pine forests but now appear to be suppressed in fire-excluded forests.

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 enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,345

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations63
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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