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Enregistrement W2158283068 · doi:10.1139/x07-144

Mass loss and nutrient dynamics of coarse woody debris in three Rocky Mountain coniferous forests: 21 year results

2008· article· en· W2158283068 sur OpenAlexafffundvenue
Steffen Herrmann, Cindy E. Prescott

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésPinus contortaAbies lasiocarpaCoarse woody debrisPicea engelmanniiSubalpine forestBotanyThinningEnvironmental scienceForestryMontane ecologyHorticultureBiologyEcologyGeographyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mass loss and changes in C, N, and P concentrations were measured in 20 cm long log segments of lodgepole pine ( Pinus contorta Dougl. ex Loud.), white spruce ( Picea glauca (Moench) Voss), and subalpine fir (Abies lasiocarpa (Hook.) Nutt.) that had been placed in three Rocky Mountain coniferous forests 21 years earlier. Pine, spruce, and fir lost 76%, 39%, and 64%, respectively, of their initial mass during the 21 years. The corresponding mean decay rates (k) were 0.072, 0.024 and 0.052·year–1. The decay patterns of pine and spruce were similar with the highest k between 6 and 14 years. Fir k increased during the course of decomposition with the highest rate between 14 and 21 years. The correlation between original dry mass and k was negative for pine (r = –0.28), positive for fir (r = 0.35), and not significant for spruce. C/N, C/P, and N/P ratios declined and converged to a similar value in relation to mass loss for all three species. The N/P ratios of logs of all three species stabilized at about 19. These findings indicate that patterns of wood decay are difficult to predict (even with 14 year data), and so models that incorporate wood-decay estimates will be associated with considerable uncertainty.

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)0,001
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations42
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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