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Enregistrement W2159801370 · doi:10.1139/x2012-056

Potential of decaying wood to restore root-available base cations in depleted forest soils

2012· article· en· W2159801370 sur OpenAlexvenueno aff
Walter C. Shortle, Kevin T. Smith, Jody Jellison, Jonathan S. Schilling

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMaine Agricultural and Forest Experiment Station
Mots-clésTsugaAceraceaeForest floorSoil waterBotanyYellow birchHorticultureChemistryEnvironmental scienceWestern HemlockBetulaceaeMapleBiologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The depletion of root-available Ca in northern forest soils exposed to decades of increased acid deposition adversely affects forest health and productivity. Laboratory studies indicated the potential of wood-decay fungi to restore lost Ca. This study presents changes in concentration of Ca, Mg, and K in sapwood of red spruce ( Picea rubens Sarg.), red maple ( Acer rubrum L.), eastern hemlock ( Tsuga canadensis (L.) Carrière), and paper birch ( Betula papyrifera Marshall) during the decay process at two experimental forests for 12 years and to compare concentrations of exchangeable Ca, Mg, and Al in decayed wood residues at 10 and 12 years with those in the forest floor. Significant loss of mass indicated by decreasing wood density occurred after 2–8 years in conifers and after only 2 years in hardwoods. A significant gain in wood K was observed at 2 years followed by a significant loss at 8 years. A negligible gain in Ca concentration occurred at 2 years and a substantial gain at 8 years. Observed changes in Mg concentration were variable. No significant difference in exchangeable Ca concentration was observed between decayed wood residue of spruce and maple and the forest floor. However, decayed wood residue had a much lower Al concentration and molar Al/Ca ratio, a condition characteristic of sites with high root-available Ca.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations19
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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