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Enregistrement W2151498404 · doi:10.1139/cjb-2013-0319

Increases in aboveground biomass and leaf area 85 years after drainage in a bog

2014· article· en· W2151498404 sur OpenAlexafffundvenue
Julie Talbot, Nigel T. Roulet, Oliver Sonnentag, Tim R. Moore

Notice bibliographique

RevueBotany · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Foundation for Climate and Atmospheric SciencesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesBIOCAP Canada
Mots-clésSphagnumBogBiomass (ecology)PeatShrubEnvironmental scienceLeaf area indexAgronomyMossDeciduousBiologyCarbon sinkBotanyEcologyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change scenarios suggest that northern peatlands could become drier. To address the type and magnitude of vegetation change associated with persistent drying, we studied changes in biomass and leaf area index following drainage 85 years previously of a bog, using destructive sampling, allometric relationships, and optical measurements. Our results show a 10-fold increase in aboveground biomass between the reference site and the most severely drained site, resulting from the growth of a tree layer. The total leaf biomass increased slightly as a result of drainage, thus an increase in woody biomass was the main cause of the increase in aboveground biomass. Leaf area index approximately tripled in sites where trees grew. Sphagnum L. moss biomass decreased from 120 g·m −2 at the reference site (20% of all aboveground biomass) to 8 g·m −2 under the tree canopy (<1% of all aboveground biomass). The percentage of deciduous shrubs increased from 3% of the total shrub biomass in the reference site to 72% in the most severely drained site. Our results show that lowering the water table of a bog can have a profound effect on vegetation but the net effect of these changes on the role of the peatland as a carbon sink remains difficult to assess.

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)0,000
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,837

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations18
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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