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Enregistrement W2106605101 · doi:10.1139/x09-160

The sensitivity of nitrogen fixation by a feathermoss–cyanobacteria association to litter and moisture variability in young and old boreal forests

2009· article· en· W2106605101 sur OpenAlexvenueno aff
Michael J. Gundale, Helena Gustafsson, Marie‐Charlotte Nilsson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBiocrusts and Microbial Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSvenska Forskningsrådet Formas
Mots-clésVaccinium myrtillusLitterPicea abiesVacciniumBiologyBotanyTaigaBetula pubescensEnvironmental scienceAgronomyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We conducted a pair of experiments to assess whether nitrogen (N) fixation by a feathermoss–cyanobacteria association was sensitive to moisture availability and quality of litter inputs, and whether sensitivity to these factors differed between young and old forests. In our first greenhouse experiment, we experimentally varied the frequency of water addition to Pleurozium schreberi (Brid.) Mitt. collected from young and old forest sites. This experiment revealed that the extreme drought treatment reduced N fixation capacity (measured via acetylene reduction), whereas daily watering increased N fixation capacity. The experiment also demonstrated that sensitivity to moisture variability was greater in old forests than in young forests. In a second greenhouse experiment, we repeatedly applied litter extracts from six common boreal species, Pinus sylvestris L., Picea abies (L.) Karst., Betula pubescens Ehrh., Vaccinium myrtillus L., Vaccinium vitis-idaea L., and Empetrum hermaphroditum Lange ex Hagerup. After 43 days, we found no significant effects of litter or litter by stand age interaction on N fixation capacity of P. schreberi, whereas stand age remained a significant factor. These experiments suggest that the N fixation capacity of the P. schreberi – cyanobacteria association is relatively resistant to short-term variation of litter as an environmental driver but that precipitation extremes in old forests may significantly alter the N fixation capacity of the association.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,008

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations77
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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