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Enregistrement W2161420096 · doi:10.1657/1938-4246-43.2.189

Vegetation Community, Foliar Nitrogen, and Temperature Effects on Tundra CO <sub>2</sub> Exchange across a Soil Moisture Gradient

2011· article· en· W2161420096 sur OpenAlexaffabout
Jennifer Dagg, Peter M. Lafleur

Notice bibliographique

RevueArctic Antarctic and Alpine Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTundraEnvironmental scienceWater contentEcosystem respirationVegetation (pathology)Soil respirationBiomass (ecology)AgronomyMoistureProductivityPrimary productionSoil waterEcosystemSoil scienceChemistryEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil moisture has both direct and indirect effects on carbon dioxide (CO2) exchange in tundra vegetation. It directly affects vegetation distribution and functioning, thus CO2 exchange at the leaf level, and it controls microbial decomposition influencing soil respiration. In this study we investigated CO2 exchange on a heterogeneous tundra landscape in the Canadian low arctic with the primary purpose of exploring the relationship between moisture variability and community level fluxes. CO2 exchange was measured with a portable chamber system, along with soil and air temperature. Biomass, leaf area, and foliar nitrogen were determined from harvested vegetation. Fluxes were compared in birch, tussock, heath, and sedge communities under different moisture regimes. Respiration and productivity were typically highest in wet or mesic groups, with fewer differences in net CO2 exchange. Across the soil moisture gradient, productivity and net CO2 exchange per unit leaf area and foliar nitrogen showed a significant negative linear trend. Respiration was limited in very dry and saturated soil, and soil temperature effects on respiration were seen only in mesic moisture conditions. These findings indicate that nutrient and temperature affects on fluxes can be at least partially explained within the framework of soil moisture availability.

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 enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,285

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations38
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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