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Enregistrement W2069185622 · doi:10.1371/journal.pone.0048989

Indirect Methods Produce Higher Estimates of Fine Root Production and Turnover Rates than Direct Methods

2012· review· en· W2069185622 sur OpenAlexafffund
Z. Y. Yuan, Han Y. H. Chen

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2012
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and Innovation
Mots-clésBiogeochemical cycleTurnoverEnvironmental scienceProduction (economics)Carbon sequestrationCarbon cycleEcosystemCarbon fibersSoil scienceEcologyBiologyMathematicsCarbon dioxideEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The production and turnover of fine roots play substantial roles in the biogeochemical cycles of terrestrial ecosystems. However, the disparity among the estimates of both production and turnover, particularly due to technical limitations, has been debated for several decades. Here, we conducted a meta-analysis to compare published estimates of fine root production and turnover rates derived from different methods at the same sites and at the same sampling time. On average, the estimates of fine root production and turnover rates were 87% and 124% higher, respectively, by indirect methods than by direct methods. The substantially higher fine root production and turnover estimated by indirect methods, on which most global carbon models are based, indicate the necessity of re-assessing the global carbon model predictions for atmospheric carbon sequestration in soils as a result of the production and turnover of fine roots.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,203 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations59
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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