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Enregistrement W2377115551

Simulation of the Effects of Various Mixing Proportions on NPP and Carbon Storage in the Mixedwood Plantations of Phoebe bournei with Chinese fir

2014· article· en· W2377115551 sur OpenAlexaff
Tian Xia

Notice bibliographique

RevueACTA AGRICULTURAE UNIVERSITATIS JIANGXIENSIS · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueForest, Soil, and Plant Ecology in China
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceForestryProductivityGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using forest ecosystem model FORECAST,the net primary productivity( NPP) and forest carbon storage in the mixture of Phoebe bournei with Chinese fir were simulated with various management scenarios including different site qualities and mixing proportions( 5 ∶ 1,4 ∶ 1,3 ∶ 1,1 ∶ 1 and 1 ∶ 3 between Phoebe bournei and Chinese fir) over the simulation period of 300 years.The simulations suggested that the total cumulative carbon storages in both stem and above-ground forest components were the greatest with the mixing proportion of 3 ∶ 1.The soil carbon storage in the pure Phoebe bournei forest and the Phoebe bournei-Chinese fir mixed forests with mixed proportion of Phoebe bournei being higher than 1 ∶ 1 was on the increasing trend over the simulation period of 300 years,while those in pure Chinese fir forest and the Phoebe bournei-Chinese fir mixed forests with the mixed proportion of 1 ∶ 3 was on the decreasing trend.Compared with those in low quality sites,the carbon storages in high quality sites were higher.It might be concluded that the best mixed proportion of Phoebe bournei with Chiense fir is 3 ∶ 1,which is beneficial for sustaining or improving soil carbon storage in the long run.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,546
Score d'incertitude au seuil0,921

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 GPT0,210
Écart entre enseignants0,206 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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