Modelling moss-derived carbon in upland black spruce forests
Notice bibliographique
Résumé
Mosses play a key role in the carbon (C) cycle of upland black spruce (Picea mariana (Mill.) BSP) forests; however, national reporting models such as the Carbon Budget Model of the Canadian Forest Sector (CBM-CFS3) do not include mosses. This study examined whether widely available plot-level merchantable tree volume could predict, for black spruce ecosystems in Canada’s boreal forest, the relative proportions of sphagnum and feather moss ground cover and moss net primary productivity (NPP). A field study found that merchantable tree volume was significantly related to tree canopy openness (R2 = 0.61, P < 0.001), which could then be used to model the relative ground cover of feather moss (R2 = 0.5, P < 0.001) and sphagnum (R2 = 0.45, P < 0.001) and NPP of feather moss (R2 = 0.41, P < 0.001) and sphagnum (R2 = 0.28, P < 0.001). The resulting MOSS-C submodel increased the accuracy of the CBM-CFS3’s prediction of organic-horizon C five-fold and could explain large-scale variation in sites dominated by sphagnum with large organic-layer C pools but not fine-scale variation in dryer sites. To improve MOSS-C accuracy, future studies should focus on varying decomposition and fire regime parameters based on regional climate or plot-level vegetation parameters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».