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Enregistrement W2323562943 · doi:10.14288/1.0075432

Biomass and nutrient distribution in two old growth forest ecosystems in south coastal British Columbia

2010· article· en· W2323562943 sur OpenAlexaboutno aff
Jiri George Krumlik

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomass (ecology)EcosystemNutrientDistribution (mathematics)Environmental scienceForest ecologyGeographyForestryEcologyBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The distribution of the above-ground biomass and macronutrient content of the trees were studied on two sample plots in south coastal British Columbia, near Vancouver. The plots differed in elevation (4,600 and 2,200 feet; 1,500 and 700 m), in soil type and depth. Tree age was similar in both plots, ranging from 150 to 530 years. The tree cover on the high elevation plot consisted of Tsuga mertensiana (Bong.) Carr. (mountain hemlock) and Abies amabilis (Dougl.) Forbes (Pacific silver fir) while the lower elevation plot was occupied by Tsuga heterophylla (Raf.) Sarg. (western hemlock), Thuja plicata D. Don (western red cedar) and Chamaecy- paris nootkatensis (D. Don) Spach (yellow cedar). Twenty-four trees were sampled to determine the biomass and nutrient content of wood, bark, branches, twigs, foliage and cones. Another nine trees were sampled for the biomass and nutrient content of wood and bark only. Multiple regression analysis was used to establish the relationship between d.b.h., tree length, crown length and biomass of the various tree components. The regression equations obtained were used to estimate the total biomass of wood, bark, branches, twigs and foliage contained in the trees on each of the sample plots. The data thus obtained were combined with data on chemical concentration and used to estimate the distribution of macronutrient elements in different above-ground biomass components of the stands.

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)0,001
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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,159
Écart entre enseignants0,156 · 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

Citations11
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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