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Enregistrement W2049091467 · doi:10.1139/x07-183

Tree species mediated effects on leaf litter dynamics in pure and mixed stands of oak and beech

2008· article· en· W2049091467 sur OpenAlexvenueno aff
Mathieu Jonard, Frédéric André, Quentin Ponette

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBeechFagus sylvaticaPlant litterQuercus petraeaLitterFagaceaeAgronomyQuercus roburBotanyBiologyHorticultureEcologyNutrient

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to evaluate the relative importance of the factors whereby tree species composition can influence leaf litter dynamics. Leaf litter production and chemical composition were measured in pure and mixed stands of oak ( Quercus petraea Liebl.) and beech ( Fagus sylvatica L.). Pure and mixed leaf litter of both species were incubated in each stand type to assess separately the environmental, litter quality, and litter mixture effects on decomposition. To better understand the environmental effects, ground climate was measured in the different stands and the effects of soil water content on decomposition were evaluated using roofs to simulate drought conditions. Although total leaf litter amounts were not affected by stand composition, leaf decomposition varied with litter quality and with the environmental conditions. In the same environment, oak leaf litter disappeared on average 1.7 times faster than beech leaf litter. Decomposition of oak leaves increased significantly in the mixed-species litterbags. In contrast, the overall mass loss of the mixed litter tallied with the mass loss estimated by examining the decomposition of the component litter separately (additive-effect hypothesis). The effects of stand type appeared in the third year of incubation: leaf mass loss of both species was greater in the beech stand. In addition, soil water content affected leaf decomposition: the oak and beach leaf mass losses dropped by 24% and 17%, respectively, in the dry modality.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,556
Score d'incertitude au seuil0,500

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, 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

Citations48
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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