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Enregistrement W2304604195 · doi:10.4141/cjss-2014-073

Land use history determines non-native earthworm impacts on atmospheric methane consumption in forest soils, central New York State

2015· article· en· W2304604195 sur OpenAlexvenueno aff
Joseph B. Yavitt

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureU.S. Department of Agriculture
Mots-clésEarthwormSoil waterEnvironmental scienceMethaneAtmospheric methaneAgronomyEcologySoil scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Yavitt, J. B. 2015. Land use history determines non-native earthworm impacts on atmospheric methane consumption in forest soils, central New York State. Can. J. Soil Sci. 95: 321–330. I used complementary field and laboratory studies to examine the impact of two types of soil disturbance on net consumption of atmospheric methane (CH4) in forest soils near Ithaca, New York. One type of disturbance is invasion of non-native earthworms that mix soil layers, and the other is agriculture, which reduces the pit-and-mound surface topography to a flat landscape. Measurements of CH4 fluxes between soil and the atmosphere were made in autumn before seasonal leaf fall when earthworms had consumed all of the previous year's leaf fall, and revealed no impact by earthworms in the never-tilled soils. Although earthworms did lead to greater consumption of atmospheric CH4 in the post-agriculture soils, the mean consumption rate was only −0.2 mg m2 d−1. Concentrations of atmospheric CH4 in wormed soils were often greater than that in the atmosphere, suggesting that earthworms promote CH4 production. In general, earthworms decreased soil permeability to gas diffusion. Post-agriculture soils also had faster CH4 oxidation rates when incubated in the laboratory. The results taken together suggest that earthworm impacts on atmospheric CH4 consumption depend on the history of soil disturbance.

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 enseignants0,546
Score d'incertitude au seuil0,914

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0030,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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