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Enregistrement W2082155909 · doi:10.1007/s11284-014-1167-9

Responses of forest snail assemblages to soil acidity buffer system and liming

2014· article· en· W2082155909 sur OpenAlexfundno aff
Heike Kappes, Werner Topp

Notice bibliographique

RevueEcological Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMollusks and Parasites Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCardiff UniversityMcGill University
Mots-clésSoil pHSpecies richnessSoil waterSnailEnvironmental scienceEcologySoil acidificationTemperate climateTemperate forestAbundance (ecology)Soil scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Physiological constraints from harsh environmental conditions, such as from calcium limitation on acidic soils, is expected not only to affect species richness, but also species abundance distributions. Also, the effects of amendments by calcium addition (soil liming) on these assemblage characteristics are poorly understood. Because of their sensitivity towards calcium availability, we use snails as model organisms and integrate field surveys and literature data. Temperate forest snail data supported a rule‐of‐thumb calibration with pH measurements in water being one unit higher than in KCl buffer. The resulting large data set suggests stepwise changes in snail richness that occur at transitions in soil buffer systems, especially at pH 3.2. Species abundance distributions follow the logseries model in most soil buffer systems, except for the iron buffer range (pH ≤3.2) where they swap to the geometric model. Our findings thus suggest several smaller soil pH thresholds for snail assemblages associated with shifts between soil buffer systems, and a tipping point at the threshold to pH ≤3.2. Liming with ground carbonate rocks is a technique to temporarily increase soil pH and calcium availability in forest soils, but its effects on snail assemblages produced inconsistent results that did not meet expectations from the ameliorated soil pH and might warrant a re‐evaluation of liming applications.

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)0,002
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 enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,329

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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