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Enregistrement W2111804747 · doi:10.1139/b06-139

Contrasting the abundance, nitrogen, and carbon of epiphytic macrolichen species between host trees and soil types in a sub-boreal forest

2007· article· en· W2111804747 sur OpenAlexafffundvenueabout
Jocelyn Campbell, Arthur L. Fredeen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Botany · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLichen and fungal ecology
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Foundation for Climate and Atmospheric Sciences
Mots-clésLichenAbies lasiocarpaEpiphytePicea engelmanniiBiomass (ecology)Abundance (ecology)EcologyEpigealBiologyTaigaBotanyPinus contorta

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Differences in lichen diversity and abundance and lichen N and C pools were examined across the two dominant host tree species ( Picea engelmannii Parry ex Engelm. × Picea glauca (Moench) Voss) and Abies lasiocarpa (Hook.) Nutt.)) and two soil types (fine- and coarse-textured soils) in an old-growth sub-boreal forest in central British Columbia, Canada. Forty-four epiphytic macrolichen species were identified across the study area. Hair lichen species, particularly nonsorediate Bryoria species, were more abundant in spruce on coarse-textured soils, while cyanolichens were most commonly observed in subalpine fir on fine-textured soils. Overall macrolichen biomass and C pools were greatest in subalpine fir trees on coarse-textured soils. The tripartite species Lobaria pulmonaria (L.) Hoffm. was the dominant macrolichen, particularly over fine-textured soils where its stand level biomass was greater than that of all other species combined. The N pools of L. pulmonaria in combination with the less abundant N-rich bipartite cyanolichens amounted to 7.5 ± 1.9 kg N·ha –1 on fine-textured soils. These results indicate that epiphytic cyanolichens may make substantial contributions to ecosystem N despite their relatively insignificant contributions to overall forest biomass and C stocks.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,651
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 GPT0,193
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations18
Publié2007
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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