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Enregistrement W2061375480 · doi:10.1139/x07-080

Carbon storage in a chronosequence of red spruce (<i>Picea rubens</i>) forests in central Nova Scotia, Canada

2007· article· en· W2061375480 sur OpenAlexaffvenueabout
Anthony R. Taylor, Jian R. Wang, Han Y. H. Chen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChronosequenceForestryEnvironmental scienceStand developmentCoarse woody debrisForest floorShrubBasal areaBiomass (ecology)Vegetation (pathology)SnagForest ecologyForest managementEcologyGeographyEcosystemBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Red spruce ( Picea rubens Sarg.) forests are an ecologically and economically important forest type in eastern Canada. We quantified the carbon (C) stocks of natural red spruce dominated stands in central Nova Scotia. Twenty-four stands over a 140 year chronosequence were sampled. Within each stand, major C pools including above- and below-ground tree biomass, shrub and herb vegetation, dead organic matter, and upper (0–10 cm) mineral soil were measured. A nonlinear four-parameter logistic function was fitted to the total site C stock data to describe the change in total ecosystem C storage over time. Total site C storage increased throughout stand development in a general sigmoidal pattern, increasing from 94.4 Mg C·ha –1 in the youngest age-class to a maximum of 247.0 Mg C·ha –1 in the 81- to 100-year-old age-class, then decreasing in the oldest age-classes. Carbon pools of live vegetation, standing dead trees, and downed woody debris displayed recognizable changes in C storage throughout stand development, conforming to some of the fundamental ideas on forest stand dynamics. Overall, above- and below-ground tree biomass had the greatest influence on total site C storage dynamics. These results are likely to be integrated into further forest management plans and generalized in other contexts to evaluate carbon stocks at the regional scale.

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)0,002
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,260

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations85
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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