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Enregistrement W2120981889 · doi:10.1139/x07-232

Variation in soil microbial communities across a boreal spruce forest landscape

2008· article· en· W2120981889 sur OpenAlexvenueno aff
Lisbet Holm Bach, Åsa Frostegård, Mikael Ohlson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorges Forskningsråd
Mots-clésTaigaCommunity structureSpatial variabilityMicrobial population biologyVegetation (pathology)Environmental scienceBiomass (ecology)EcologyBorealPlant communityForestryBiologySoil scienceGeographyMathematicsSpecies richness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated soil microbial community structure by phospholipid fatty acid (PLFA) analysis in a mature boreal spruce forest landscape in southern Norway, with low diversity of vascular plants. We investigated the spatial variation in PLFAs and the importance of environmental variables in 10 plots (each 13 samples) in a study area of 1 km × 1 km. The scales investigated were 15 cm to 10 m within study plots and 100 m to 1 km between study plots. Soil microbial biomass varied 10-fold and we found a large variation in microbial community structure, even at distances of 15 cm. Samples aggregated into plots when PLFAs were subjected to a principal components analysis. Plot identity explained 36.3% of the variation in the PLFAs and geostatistical analysis showed that the microbial community structure displayed spatial dependence at within-plot distances. Environmental variables differed significantly between all plots but explained only minor parts of the variation in the overall PLFA pattern. The vegetation variables were, however, the best at explaining the PLFA pattern, and up to 60% of within-plot variation in individual plots, respectively, could be explained by vegetation variables, pH, and soil depth.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,282
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 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

Citations23
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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