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Enregistrement W2056703744 · doi:10.2980/21-1-3647

The influence of coarse woody debris on soil carbon and nutrient pools 15 years after clearcut harvesting in black spruce—dominated stands in northwestern Ontario, Canada

2014· article· en· W2056703744 sur OpenAlexaffvenueabout
Scott A. Wiebe, Dave Morris, Nancy Luckai, Douglas E.B. Reid

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and ForestryLakehead UniversitySt. Joseph's Care Group
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoarse woody debrisNutrientEnvironmental scienceNutrient cycleSoil carbonEcosystemSoil fertilityLoamAgronomyBiomass (ecology)Soil waterEcologySoil scienceBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was designed as a log-scale examination of the influence that decomposing coarse woody debris (CWD in situ for 15 y following harvesting) had on soil carbon and nutrient levels. The study included 4 study sites representing 2 soil types: loamy tills versus sandy outwashes. The mature, fire-origin mixed conifer stands occupying these sites were clearcut harvested in 1994. In 2009, estimates of both total soil carbon and total and available nutrient pools were compared in locations under versus away from CWD. The presence of decaying CWD (now decay classes 3–4) significantly increased soil carbon (+85%) and nitrogen (+49%) pools. Estimates of inorganic N from a fresh soil 2M KCL extraction, however, were lower underneath the logs, suggesting that N immobilization is occurring as part of the decomposition process. In contrast, the presence of CWD had no significant effect on P, K, Ca, or Mg soil pools. Although there were marked differences in soil nutrient pools between the 2 soil types, the patterns associated with the presence of CWD were largely the same, and suggest that the influence of CWD does not extend beyond the bounds of the CWD. The results suggest that it will be important that biomass harvesting guidelines consider and include CWD retention levels to ensure that this important ecosystem component, with its associated functions (e.g., soil fertility, nutrient cycling), is maintained in harvested landscapes.

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)0,000
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 enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations19
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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