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Enregistrement W2075305183 · doi:10.2980/15-4-3142

Seasonal dynamics of CO <sub>2</sub> exchange during primary succession of boreal mires as controlled by phenology of plants

2008· article· en· W2075305183 sur OpenAlexvenueno aff
Mirva Leppälä, Kari Kukko-oja, Jukka Laine, Eeva‐Stiina Tuittila

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAcademy of Finland
Mots-clésMireEcological successionChronosequenceDominance (genetics)EcologySecondary successionPeatEcosystemVegetation (pathology)Environmental scienceBorealPrimary successionForbBiologyGrassland

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vegetation succession in mires is rather well identified using the paleoecological approach. Recently, the ecological succession concept has been extended to ecosystem functions, e.g., carbon dioxide (CO2) dynamics. Although a strong link between mire vegetation and carbon dynamics is well acknowledged, the successional changes in mire ecosystem functions have remained practically unstudied, especially under the same climatic control. To study the patterns and dynamics of CO2 exchange during mire succession, we measured CO2 exchange and vegetation dynamics over 2 growing seasons along a mire chronosequence on the land uplift coast of the Bay of Bothnia in western Finland. The study showed a decrease in photosynthesis during mire succession that was linked to compositional change in vegetation, i.e., replacement of sedge and herb dominance with the dominance of dwarf shrubs and Sphagna. Similarly, the study revealed decreased variation in gross photosynthesis (PG) and ecosystem respiration (RE) over a growing season, which resulted in lower levels of seasonal CO2 dynamics at older stages. The observed successional trend in phenology and CO2 dynamics was largely a consequence of the gradual decrease in the abundance of plant groups with efficient photosynthesis and green area production.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,209
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
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

Citations55
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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