Modeling mass and nitrogen remaining in litterbags for Canadian forest and climate conditions
Notice bibliographique
Résumé
A new Forest Litter Decomposition Model (FLDM) is presented to simulate mass, N and carbon/nitrogen ratios (C/N) according to the 1992–1998 leaf litterbag data of the Canadian Intersite Decomposition Experiment (CIDET). This experiment involved 10 litter types, with litterbags placed on the ground of 18 upland and 3 wetland sites across Canada. The calibrated model based on first-order reaction kinetics calculates total mass, N concentration and C/N for each litter type and location using: three compartments (fast, slow, and very slow), four parameters for compartment initialization; three for compartment-based decay; three to assess the climate influence on decay; and one each to determine the rate o f N-mineralization and the final C/N ratio. With FLDM, the initial fast fraction is determined from the initial water-extractable and acid-hydrolyzable or acid-unhydrolyzable portions of the litter; the initial ash content determines the ratio between the slow and very slow fractions. Mean July and January air temperatures, and annual precipitation, determine the climate effect on litter decay. Initial N concentration and the upland-wetland difference determine the N-mineralization coefficient. Model performance was fairly consistent by litter type, location, and year; r2 ranged from 0.83 to 0.97, from 0.64 to 0.92 and from 0.54 to 0.93 for mass remaining, N concentration and C/N, respectively. Key words: Forest litterbags, organic matter decomposition, N concentrations, climate, litter type, CIDET
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».