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Enregistrement W2102148959 · doi:10.1111/j.1461-0248.2008.01259.x

Global meta‐analysis of wood decomposition rates: a role for trait variation among tree species?

2008· review· en· W2102148959 sur OpenAlexaff
James T. Weedon, William K. Cornwell, Johannes H. C. Cornelissen, Amy E. Zanne, Christian Wirth, David A. Coomes

Notice bibliographique

RevueEcology Letters · 2008
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcologyTraitBiologyVariation (astronomy)Tree (set theory)Mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The carbon flux from woody debris, a crucial uncertainty within global carbon-climate models, is simultaneously affected by climate, site environment and species-based variation in wood quality. In the first global analysis attempting to explicitly tease out the wood quality contribution to decomposition, we found support for our hypothesis that, under a common climate, interspecific differences in wood traits affect woody debris decomposition patterns. A meta-analysis of 36 studies from all forested continents revealed that nitrogen, phosphorus, and C : N ratio correlate with decomposition rates of angiosperms. In addition, gymnosperm wood consistently decomposes slower than angiosperm wood within common sites, a pattern that correlates with clear divergence in wood traits between the two groups. New empirical studies are needed to test whether this difference is due to a direct effect of wood trait variation on decomposer activity or an indirect effect of wood traits on decomposition microsite environment. The wood trait-decomposition results point to an important role for changes in the wood traits of dominant tree species as a driver of carbon cycling, with likely feedback to atmospheric CO(2) particularly where angiosperm species replace gymnosperms regionally. Truly worldwide upscaling of our results will require further site-based multi-species wood trait and decomposition data, particularly from low-latitude ecosystems.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations508
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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