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Enregistrement W2129198191 · doi:10.1139/x02-007

Post-fire forest floor development along toposequences of white spruce - trembling aspen mixedwood communities in west-central Alberta

2002· article· en· W2129198191 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Todd Ian. Little, D. J. Pluth, Ian G. W. Corns, Daniel W. Gilmore

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCore Research for Evolutional Science and Technology
Mots-clésForest floorClearcuttingEnvironmental scienceCrestTaigaForestryProductivityDeciduousEcologyGeologySoil scienceGeographyBiologySoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After wildfire in the boreal forest, storage of organic carbon (C) begins with the accumulation of forest floor material. Soil properties of Gray Luvisols were studied to determine the differences in development along three toposequences. Our central hypothesis is that slope position does not influence the amount of accumulated organic C and total nitrogen (N) in the forest floor. Organic C and the C/N ratio in the forest floor and in A and B horizons increased from the crest to the toe of the slope. The forest floor contributed 2.0 ± 0.4 kg C·m–2 (mean ± SE) at the crest to 3.5 ± 0.5 kg C·m–2 at the toe. Throughout the solum, the C/N ratio was lower at the top of the slope compared with the toe (p < 0.05), and there were no differences among slope positions for in situ net N mineralization rates. Leaf area index, used as a proxy for net primary productivity, was greater (p < 0.05) at the toe compared with the crest position, and it was negatively correlated with forest floor total N concentration (r = –0.35, p = 0.027). These results, from mixedwood stands approximately 90 years after the last major fire disturbance, indicate that slope position does influence forest floor organic C by horizon volume (p = 0.02), but not total N concentration (p = 0.07). Despite the apparently lower N availability at the toe position, it exhibited the greatest potential productivity.

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)0,000
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 enseignants0,372
Score d'incertitude au seuil0,747

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations9
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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