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Enregistrement W2075754322 · doi:10.1139/x07-165

Characterization of an amphimull under Mediterranean evergreen oak forest (<i>Quercus ilex</i>): micromorphological and biodynamic descriptions

2008· article· en· W2075754322 sur OpenAlexvenueno aff
S. Tagger, Claude Périssol, Criquet Stéven, G. Aubert, Pierre Neville, Jean Le Petit, François Toutain

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLichen and fungal ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLitterEvergreenMicrofaunaBotanyPlant litterBiologySoil biologyAgronomyEcologySoil waterNutrientFauna

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The relationships between microorganisms and microfauna were studied in an evergreen oak ( Quercus ilex L.) forest floor located in a French Mediterranean region characterized by hot and dry summers. The soil was a brown fersialitic soil with an amphimull, i.e., a mull with a thick litter. A micromorphological study of both litter and organomineral layers was used to observe relationships between white-rot fungi and fauna, such as oribatids, millipedes, enchytraeids, and earthworms. Microbiological properties of the litter and physicochemical properties of the soil were analysed. Enchytraeids comminute the faeces of other animals, whereas earthworms form aggregates. These two opposite actions probably modify aeration and water movements in deeper layers. Brown leaves and animal faeces constitute a nutritional substrate for white-rot fungi and other animals. Inside degraded cells of rootlets and bleached leaves, fungi form calcium oxalate crystals because the absorbent complex is saturated by an excess of calcium. Enzymes such as laccases, manganese peroxidases, cellulases, or xylanases were detected in the litter at significant levels. The high activity values of phosphatases in the litter could reflect a deficiency in available phosphorus. This deficiency could partly explain a low rate of litter degradation and the presence of an OH sublayer.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,188 · 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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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