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Enregistrement W2318844957 · doi:10.1139/cjfr-2012-0438

Alterations in litter decomposition patterns in tropical montane forests of Colombia: a comparison of oak forests and coniferous plantations

2013· article· en· W2318844957 sur OpenAlexvenueno aff
Juan Carlos Loaiza‐Usuga, Juan Diego León Peláez, María I. González-Hernández, Juan F. Gallardo, Walter Osório-Vega, Guillermo Antonio Correa Londoño

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad Nacional de Colombia
Mots-clésLitterEnvironmental scienceNutrient cycleNutrientAkaike information criterionPlant litterEcosystemEcologyCyclingMontane ecologyForestryCarbon cycleAtmospheric sciencesBiologyMathematicsGeographyStatisticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the alterations in litter decay patterns that follow changes in land use in tropical montane forests is essential for comprehending carbon, energy, and nutrient dynamics in this understudied ecosystem. The main objective of this study was to determine the changes in organic matter, carbon return, and nutrient cycling when oak forests are replaced by coniferous plantations in tropical montane forests. Five litter decay models (single, double, and triple pool exponential, gamma pk, log-uniform pk) were used to fit litter mass loss data over time. Although all models properly fitted the data, the triple pool exponential model was chosen because all parameters (coefficient of determination (R2), mean square of error (MSE), and Akaike information criterion (AIC)) were statistically the most adequate. Results indicated that litter of coniferous species decomposes more slowly than oak litter material, thus slowing the nutrient cycling. In this study, lignin content, C:N ratio, and N:P ratio were poor predictors of litter decomposition.

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 enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,171

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 savante0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations16
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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