MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2134807118 · doi:10.1139/x01-202

Fine-root decomposition and N dynamics in coniferous forests of the Pacific Northwest, U.S.A.

2002· article· en· W2134807118 sur OpenAlexvenueno aff
Chen Hua, Mark E. Harmon, Jay Sexton, Becky Fasth

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPacific Northwest Research StationU.S. Department of AgricultureNational Science Foundation
Mots-clésDecompositionBotanyLigninLitterChemistryHorticultureEnvironmental scienceAnimal scienceAgronomyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined the effects of species, initial substrate quality, and site differences (including temperature, precipitation, and soil N availability) on fine-root (<2 mm diameter) decomposition in litter bags and its N dynamics in Sitka spruce (Picea sitchensis (Bong) Carrière), Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco), and ponderosa pine (Pinus ponderosa Dougl. ex P. & C. Laws.) forests in Oregon, U.S.A. Species significantly influenced fine-root mass loss during the first 2 years of decomposition. Over the same period, site differences had little impact on decomposition of fine roots. The percentage of initial mass remaining of decomposing fine roots fitted a single-exponential model. The decomposition rate constant (k) for all 15 species examined ranged from 0.172 year–1 for Engelmann spruce (Picea engelmanni Parry ex Engelm.) to 0.386 year–1 for Oregon ash (Fraxinus latifolia Benth.). Initial C quality indices (e.g., cellulose concentration, lignin concentration) of fine roots were correlated with fine-root decomposition rates. In contrast, initial N concentration and soil N availability were not correlated with fine-root decomposition rates. The rate of N released from decomposing roots was positively correlated with the initial N concentration of the fine roots. The data suggest that decomposing fine roots could release at least 20 kg N/ha annually in mature Douglas-fir forests of the Pacific Northwest.

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 enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,322

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations114
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Forest ResearchMême sujetForest ecology and managementTravaux en français237 207