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Enregistrement W2151854841 · doi:10.1111/j.1365-2486.2004.00851.x

Decomposition of <i>Betula papyrifera</i> leaf litter under the independent and interactive effects of elevated CO<sub>2</sub> and O<sub>3</sub>

2004· article· en· W2151854841 sur OpenAlexaff
William F. J. Parsons, Richard L. Lindroth, James G. Bockheim

Notice bibliographique

RevueGlobal Change Biology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to elevated CO2
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLitterPlant litterSubstrate (aquarium)LigninDecompositionChemistryBetula pendulaEcosystemProanthocyanidinBetulaceaeCarbon fibersBotanyAnimal scienceHorticultureEnvironmental scienceBiologyEcologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Litter decay dynamics of paper birch (Betula papyrifera) were assessed at the Aspen free‐air CO2 enrichment (FACE) facility in northern Wisconsin, USA. Leaf litter was decomposed for 12 months under factorial combinations of 360 vs. 560 μL CO2 L−1, crossed with 36 vs. 55 nL O3 L−1. To differentiate between substrate quality and environment effects, litterbags were placed in their Native Plots of origin or transplanted into the other treatments. CO2 enrichment, regardless of O3 concentration, produced poorer quality litter (high C/N, lignin/N and condensed tannins) than did ambient CO2 (low C/N, lignin/N and condensed tannins). Substrate quality differences were reflected in the mass loss rates (k‐values), which were high for litter generated under ambient CO2 (0.887 year−1) and low for litter generated under elevated CO2 (0.674 year−1). The rate‐retarding effects of CO2 enrichment were neither alleviated nor exacerbated by O3 exposure. Decay rates varied, however, depending on whether litter was placed back into its plot of origin or transplanted to Common Gardens. The results of this study are species specific, but they have important implications for understanding the processes regulating storage of fixed C and the release of CO2 from northern forest ecosystems.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations53
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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