Optimum experimental design for Free‐Air Carbon dioxide Enrichment (FACE) studies
Notice bibliographique
Résumé
Summary This article presents the logical reasoning underlying the optimal design of an experiment. We used Free‐Air Carbon dioxide Enrichment (FACE) experiments to illustrate this trade‐off as such experiments are particularly costly. On a theoretical basis, two‐way nested designs and split‐plot designs have similar power in testing carbon dioxide (CO 2 ) main effects. If researchers have the choice of adding two replicate rings or two control plots to their experiment, our results show that both options provide a substantial gain in statistical power, with a slightly greater gain in the former case and at reduced financial cost in the latter. The former option, however, provides an insurance against possible ring failure. On an empirical basis, we analysed a preliminary FACE photosynthesis dataset collected at Duke University. The experiment was designed as a split‐plot design to test the effects of growth environment (GROWTH) and measurement CO 2 concentration (MEAS) on photosynthetic rates of loblolly pine. Although a significant effect of MEAS was observed, we failed to detect a significant main effect of GROWTH. Power analysis was used to understand why the GROWTH main effect was not significant. The minimum detectable difference between treatment means that we calculated for GROWTH in this experiment was 4.04 μmol CO 2 m −2 s −1 for a statistical power of 0.90, whereas the observed difference was 0.16 μmol CO 2 m −2 s −1 . Our recommendations for the design of FACE experiments are: (i) consider a second treatment factor with many levels within each ring in order to obtain a split‐plot design that provides a powerful test of interaction between treatment factors; (ii) add control plots, unless financial constrictions disallow for necessary personnel; (3) pool the data of FACE experiments conducted in comparable ecosystems (e.g. forests or grasslands), with two rings per treatment level at each site.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».