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Enregistrement W2168595649 · doi:10.1139/x00-022

Molybdenum at German Norway spruce sites: contents and mobility

2000· article· en· W2168595649 sur OpenAlexvenueno aff
Friederike Lang, Martin Kaupenjohann

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésPicea abiesSoil waterForest floorOxalateEnvironmental chemistryMolybdenumNitrateChemistryOrganic matterCyclingMineralization (soil science)Environmental scienceBotanySoil scienceForestryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molybdenum plays an important role in the nitrogen turnover of ecosystems. However, very little is known about Mo availability in forest soils. We measured the oxalate-extractable Mo concentrations of acid forest soils, the Mo, nitrate, phosphate, and sulfate fluxes from the organic forest floor into the mineral soil using resin tubes and the Mo concentrations of the tree needles at 28 different Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) sites in southern Germany. The supply of oxalate-extractable Mo varied from 51 to 3400 g·ha-1, with the lowest values occurring in sandstone-derived soils (370 ± 212 g·ha-1; mean ± SD). Molybdenum concentrations of current-year needles were in the range of 5 to 48 ng·g-1. The Mo needle concentrations and oxalate-extractable Mo of soils did not correlate. However, Mo fluxes (6-60 g·ha-1·a-1) from the organic forest floor into the mineral soils were correlated to needle concentrations and to the NO3fluxes. We conclude that Mo turnover within forest ecosystems is governed by Mo plant availability of mineral soils as well as by plant Mo uptake. In addition, Mo cycling strongly affects Mo distribution within soil profiles and Mo fluxes out of the organic layer.

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 enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,150

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations12
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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