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Enregistrement W2109053237 · doi:10.1139/x08-135

Removal of the lichen mat by reindeer enhances tree growth in a northern Scots pine forest

2008· article· en· W2109053237 sur OpenAlexaffvenue
Marc Macias‐Fauria, Timo Helle, Aarno Niva, Heikki Posio, Mauri Timonen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensFoothills Medical CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScots pineEnvironmental scienceGrazingGrowing seasonSnowmeltLichenBorealTaigaEcologySubarctic climateForestryBiologyAgronomyGeographyPinus <genus>BotanySurface runoff

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reindeer ( Rangifer tarandus L.) lichen grazing enhanced Scots pine ( Pinus sylvestris L.) growth in a northeastern Fennoscandian forest. Lichen mat removal by grazing in a previously ungrazed area increased soil versus air temperature coupling. This caused faster soil spring warming and higher soil temperatures during late spring and summer, which are related to an earlier start of and better growth conditions during the trees’ growing season. Tree growth was related to spring and summer climate during the study period, 1896–2001. Snowmelt date, and ultimately soil warming and start of the growing season, may have caused the relationships between tree growth and spring climate. A drop in July temperature and an increase in the spring signals were found and attributed to the “divergence problem,” a widespread weakening in the relationships between tree growth and summer temperature in northern latitudes observed in the late 20th century. Differences in the relationships between tree growth and climate were found between trees growing in grazed and ungrazed parts of the stand. Tree growth differences were detected ∼10 years after the removal of the lichen mat. The fertilizing effect of reindeers on tree growth was considered minimal in this study, but its influence cannot be completely ruled out. Grazing intensity may thus be an important component of boreal forest carbon uptake.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,861

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations38
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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