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Enregistrement W2159961686 · doi:10.3390/f5020325

A Biogeochemical Examination of Ontario’s Boreal Forest Ecosite Classification System

2014· article· en· W2159961686 sur OpenAlexaffabout
Aaron Tamminga, Neal A. Scott, Paul Treitz, Murray Woods

Notice bibliographique

RevueForests · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInvertebrate Taxonomy and Ecology
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and ForestryQueen's UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiogeochemical cycleTaigaBorealEnvironmental scienceForestryGeographyEcologyAgroforestryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ecosite unit in Ontario’s boreal forest ecological land classification system is a polygon of common vegetation type and soil conditions intended to provide a standardized provincial framework to inform meso-scale forestry and planning applications. To determine whether the physical factors used for ecosite classification relate to patterns in ecological function over finer spatial scales, we examined 14 soil properties in replicate boreal forest plots representing eight mineral soil ecosite classes and three organic soil ecosite classes in the Hearst Forest. Despite large differences in vegetation composition, we found few statistically significant differences in properties when compared for individual classes or for more general groupings based on vegetation type and soil texture or expected fertility status. However, some properties (soil organic carbon, total nitrogen, and C:N ratio) were approaching significance in the 0–10 cm depth increment, and there were distinct differences between organic soil and mineral soil sites. Overall, these results suggest few explicit links between ecosystem function and ecosite class at this scale of measurement, highlighting the potential importance of non-steady-state relationships between vegetation species and soil properties in disturbed forests and the potential need for finer-scale characterization to capture patterns in ecosystem function.

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)0,000
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 enseignants0,625
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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