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Enregistrement W2153783174 · doi:10.1139/x07-163

Wood density and stocks of coarse woody debris in a northwestern Amazonian landscape

2008· article· en· W2153783174 sur OpenAlexvenueno aff
Kuo‐Jung Chao, Oliver L. Phillips, Timothy R. Baker

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilLeverhulme Trust
Mots-clésCoarse woody debrisFloodplainAmazonianEnvironmental scienceAmazon rainforestForestryCarbon cycleDebrisWood productionEcologyHabitatGeographyAgroforestryBiologyForest managementEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coarse woody debris (CWD) is a rarely studied component of the carbon cycle. We report the first measurements of both CWD wood density and necromass in humid, lowland northwestern Amazonia, using both line-intersect and plot-based methods. Average CWD densities were not significantly different between clay-rich and white sand unflooded forests, but lower in floodplain forest (p ≤ 0.001). Necromass of CWD lying on the ground was also lower in the floodplain (10.3 ± 6.1 Mg·ha –1 , mean ± 1 SE) than in the clay-rich (30.9 ± 5.4) and white sand (45.8 ± 7.3) forests (p ≤ 0.001, using the line-intersect method). These patterns are likely driven by disturbance history, species composition, and decomposition rates. Plot-based data showed that standing and fallen CWD together accounted for 6.4%–15.4% of total coarse aboveground vegetative mass (trees ≥10 cm diameter). Across humid, lowland neotropical forests, we show that wood densities of intact and partially decayed CWD are significantly related with live wood density at the same site (p = 0.026 and 0.003, respectively). We show that these relationships can be applied generally to estimate CWD wood density for humid, lowland neotropical forests wherever destructive sampling is not possible.

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)0,001
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 enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil0,973

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations72
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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