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Enregistrement W2151713185 · doi:10.1111/j.1365-2486.2009.01916.x

Plant traits and wood fates across the globe: rotted, burned, or consumed?

2009· article· en· W2151713185 sur OpenAlexafffund
William K. Cornwell, Johannes H. C. Cornelissen, Steven Allison, Jürgen Bauhus, Paul Eggleton, Caroline M. Preston, Fiona R. Scarff, James T. Weedon, Christian Wirth, Amy E. Zanne

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest ServiceUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésAbiotic componentCoarse woody debrisWoody plantBiologyEcosystemEcologyEnvironmental scienceHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Wood represents the defining feature of forest systems, and often the carbon in woody debris has a long residence time. Globally, coarse dead wood contains 36–72 Pg C, and understanding what controls the fate of this C is important for predicting C cycle responses to global change. The fate of a piece of wood may include one or more of the following: microbial decomposition, combustion, consumption by insects, and physical degradation. The probability of each fate is a function of both the abiotic environment and the wood traits of the species. The wood produced by different species varies substantially in chemical, micro‐ and macro‐morphological traits; many of these characteristics of living species have ‘afterlife’ effects on the fate and turnover rate of dead wood. The colonization of dead wood by microbes and their activity depends on a large suite of wood chemical and anatomical traits, as well as whole‐plant traits such as stem‐diameter distributions. Fire consumption is driven by a slightly narrower range of traits with little dependence on wood anatomy. Wood turnover due to insects mainly depends on wood density and secondary chemistry. Physical degradation is a relatively minor loss pathway for most systems, which depends on wood chemistry and environmental conditions. We conclude that information about the traits of woody plants could be extremely useful for modeling and predicting rates of wood turnover across ecosystems. We demonstrate how this trait‐based approach is currently limited by oversimplified treatment of dead wood pools in several leading global C models and by a lack of quantitative empirical data linking woody plant traits with the probability and rate of each turnover pathway. Explicitly including plant traits and woody debris pools in global vegetation climate models would improve predictions of wood turnover and its feedback to climate.

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 enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil0,411

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations409
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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