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Enregistrement W2121149545 · doi:10.1139/x01-131

Comparing the carbon budgets of boreal and temperate deciduous forest stands

2002· article· en· W2121149545 sur OpenAlexafffundvenueabout
Alan Barr, Timothy J. Griffis, T. Andrew Black, Xin-Yi Lee, Ralf M. Staebler, José D. Fuentes, Zengshan Chen, K. Morgenstern

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEddy covarianceEnvironmental scienceTemperate deciduous forestEcosystemDeciduousTemperate climateEcosystem respirationTaigaBorealTemperate rainforestTemperate forestBoreal ecosystemClimate changeCarbon cycleEvergreenEcologyAtmospheric sciencesBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Boreal and temperate deciduous forests at northern mid-latitudes play an important role in the global carbon cycle. We analyze 3 years (1996-1998) of eddy-covariance carbon dioxide flux measurements from two contrasting deciduous forest ecosystems in the boreal and temperate regions of central Canada. The two forest stands have similar ages, heights, and leaf area indices but differ in species composition and climate. Mean annual net ecosystem productivity (NEP) was similar for the two ecosystems, varying between 0.7 and 2.7 t C·ha –1 (boreal) and 0.6 and 2.4 t C·ha –1 (temperate). In the boreal ecosystem, interannual differences in NEP were primarily controlled by early spring temperature. The warm spring of 1998 caused early leaf out and increased photosynthesis but had little effect on respiration. In the temperate ecosystem, the same warm spring not only caused early leaf out but also increased respiration and drought stress. The contrasting impact of the warm spring on annual NEP at the two sites illustrates the complexity of interpreting climatic impacts on the forest carbon balance. It also illustrates two competing influences of climate change on NEP: spring warming, which promotes photosynthesis and increases NEP, and increased soil temperature and drought, which promote respiration and reduce photosynthesis, thus reducing NEP. We discuss the need for a consistent data post-processing methodology in ecosystem intercomparisons. We also compare our results with a recent synthesis of data from European forests.

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)0,000
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 enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations161
Publié2002
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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