MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2053890404 · doi:10.1139/x05-099

Estimating the mass density of fine roots of trees for minirhizotron-based estimates of productivity

2005· article· en· W2053890404 sur OpenAlexvenueno aff
Pierre Y. Bernier, Gilles Robitaille, Danny Rioux

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésXylemBotanyTaigaSoil scienceEnvironmental scienceBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Allocation of carbon for the production of fine roots is a significant component of the carbon budget within trees. Transformation of fine-root volumes or lengths as seen with minirhizotrons into fine-root mass per unit of horizontal area requires an estimate of the mass density or specific root length of fine roots for the species of interest. We obtained values of mass density of fine roots using three different sampling strategies on temperate and boreal forested sites. The strategies examined were (1) the use of bulk root samples from soil cores, (2) the use of individual roots from seedlings, and (3) the use of individual roots from soil cores. Our results show that the mass density of fine roots taken from seedlings is strongly dependent on root diameter, as shown by the strong drop in mass density with a decrease in diameter in all species examined. However, the dependency of mass density of individual fine roots extracted from soil cores on root diameter varies with the species mixture. Examination of thin cross-sections of roots using microscopy reveals that the proportion of xylem cell walls as a percentage of total cell walls also decreases strongly as root diameter diminishes for seedling fine roots, but that this relationship is not as clear in fine roots obtained from soil cores. We conclude that using the mass density from core fine roots may yield the best estimate of fine-root productivity when deriving such a value from the analysis of minirhizotron images. We also discuss some of the problems associated with the use of specific root length.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations12
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Forest Research→Même sujetSoil Carbon and Nitrogen Dynamics→Travaux en français237 207→