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Enregistrement W2147619265 · doi:10.1088/1748-9326/9/2/024003

The cascade of C:N:P stoichiometry in an ombrotrophic peatland: from plants to peat

2014· article· en· W2147619265 sur OpenAlexaffabout
Meng Wang, Tim R. Moore, Julie Talbot, Pierre J. H. Richard

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeatOmbrotrophicBogBiogeochemistryEcological stoichiometryPhosphorusNutrientBiogeochemical cycleBotanyEnvironmental chemistryChemistryLitterAnimal scienceBiologyAgronomyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Northern peatlands are important carbon (C) sinks and while the patterns of C accumulation have been frequently investigated, nitrogen (N) and phosphorus (P) accumulation are often neglected. Here we link the C:N:P stoichiometry from foliar plant tissues, through senescent litters to peat, and determine C, N and P accumulation rates at Mer Bleue Bog, eastern Canada. Average C:N:P ratios changed from 794:17:1 in the foliar tissues to 911:10:1 in litter and 1285:32:1 in acrotelm peat. The increase in C:N and C:P ratios from mature to senescent tissues is related to nutrient resorption. The increase in C:P and N:P ratios in peat, which was contrary to that observed in Canadian forest soils, may be related to plant/mycorrhizae uptake of P. The long-term apparent rates of C, N and P accumulation were 29.5 ± 2.1 (SE) g C, 0.87 ± 0.01 g N and 0.017 ± 0.002 g P m −2 yr −1 , respectively. The significant correlation between the accumulation rates of N and P and that of C suggests more attention be placed on C:N:P stoichiometry in peatland biogeochemistry, in particular in understanding why C:P ratios are so large in the lower parts of the profile.

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 enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,412

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 savante0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations68
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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