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Enregistrement W2128816103 · doi:10.1139/x02-009

Aboveground biomass and nutrient accumulation 20 years after clear-cutting a southern Appalachian watershed

2002· article· en· W2128816103 sur OpenAlexvenueno aff
Katherine J. Elliott, Lindsay R. Boring, Wayne T. Swank

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSeedling growth and survival studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Environmental BiologySouthern Research StationUniversity of GeorgiaNational Science Foundation
Mots-clésClearcuttingBiomass (ecology)WatershedEnvironmental scienceCovePhosphorusNutrientHardwoodForestryAgronomyEcologyGeographyBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 1975, we initiated a long-term interdisciplinary study of forest watershed ecosystem response to clear-cutting and cable logging in watershed 7 at the Coweeta Hydrologic Laboratory in the southern Appalachian Mountains of North Carolina. This paper describes [Formula: see text]20 years of change in species composition, aboveground biomass, leaf area index (LAI), and nutrient pools in the 59-ha mixed hardwood forest of watershed 7 following commercial clear-cutting in winter 1977. We measured woody species in 24 permanently marked plots before cutting in 1974 and during subsequent years (1977–1997). By 1997 ([Formula: see text]20 years after cutting), aboveground biomass was 81.7, 96.9, and 85.4 Mg·ha –1 in the cove hardwood; mesic, mixed-oak; and dry, mixed-oak communities, respectively. Leaf biomass and LAI accumulated relatively faster than total aboveground biomass in all three communities. By 1984, only 7–8 years after cutting, leaf biomass and LAI were nearly equal to the amount estimated for the precut forest. In 1997, nitrogen accumulation was 36, 44, and 61% and phosphorus accumulation was 48, 66, and 59% in the cove-hardwoods; mesic, mixed-oak; and dry, mixed-oak communities of the corresponding precut communities, respectively. Potassium, calcium, and magnesium accumulations were less than either nitrogen or phosphorus accumulation.

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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,986

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)0,0010,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations47
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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