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Enregistrement W2155868903 · doi:10.1139/x03-004

Effects of harvesting on fine root biomass and decomposition in an Engelmann spruce subalpine fir forest

2003· article· en· W2155868903 sur OpenAlexvenueno aff
Sylvia Welke, Graeme D. Hope, Gary Hunt

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTree Root and Stability Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomass (ecology)Standing cropAbies lasiocarpaNutrientSubalpine forestAgronomyEnvironmental sciencePicea engelmanniiBotanyMontane ecologyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of timber harvesting on the biomass, nutrient standing crop, and decomposition of fine roots (<2 mm) was studied in a high elevation, Engelmann spruce (Picea engelmannii Parry ex Engelm.) – subalpine fir (Abies lasiocarpa (Hook.) Nutt.) forest. Root dynamics were compared in openings of different sizes. The sequential core method was used to collect fine root samples over 4 years. Differences in fine root biomass between opening sizes were most significant for the active fine root portion and were most pronounced in the fall compared with the spring. Active fine root biomass was significantly lower in the 10-ha clearcuts (164 kg/ha) compared with control plots (275 kg/ha). Furthermore, active fine root biomass was often lower in the 1.0-ha opening than in the 0.1-ha and control plots. A similar trend was established for inactive fine root biomass, although this was not consistent over sampling years. Nutrient concentrations of K, but no other elements, were higher in control plots. Nutrient standing crops, however, followed trends observed in fine root biomass. In the 10-ha clearcuts, the largest changes in fine root biomass occurred at the edge of the opening. The findings suggest that small (<10 ha) cutblocks may maintain greater fine root longevity.

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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,079

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)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations16
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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