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Enregistrement W2417858226 · doi:10.2134/jeq2002.1623

Ion Cycling in Hemlock–Northern Hardwood Forests of the Southern Lake Superior Region

2002· article· en· W2417858226 sur OpenAlexaboutno aff
James G. Bockheim, S. E. Crowley

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Quality · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSeedling growth and survival studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTsugaThroughfallHardwoodEnvironmental scienceCyclingAceraceaeSoil waterForest floorYellow birchSoil pHLeaching (pedology)ForestryEcologyGeographyMapleBiologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Upland forests of the southern Lake Superior region are diverse and contain a shifting mosaic of eastern hemlock [Tsuga canadensis (L.) Carr.] and northern hardwood forests dominated by sugar maple (Acer saccharum Marsh.). In this study, we survey the relative effects of management practice (old growth vs. managed), forest cover type (hemlock vs. northern hardwood), and soil great group (Entic Haplorthod vs. Alfic Oxyaquic Fragiorthod) on ion cycling as a precursor to a longer-term, more detailed study. Bulk precipitation, throughfall, and soil leachates at three depths were collected for two growing seasons in eight stands on the Ottawa National Forest in the Upper Peninsula of Michigan. A total of 1210 solutions were analyzed for pH, Na, K, Mg, Ca, Cl, NO3, and SO4. Losses of base cations (Ca, Mg, K) and SO4 from the bottom of the rooting zone generally were greater in old-growth than in managed northern hardwoods on both fragic and nonfragic soils. Leaching losses of base cations and NO3 usually were greater beneath old-growth northern hardwoods than beneath old-growth hemlock on both soil types and for both forest cover types and management practices on fragic than nonfragic soils. Management practice, forest cover type, and soil type all appear to affect ion cycling within these forests. All of the stands featured striking losses of base cations that probably are influenced strongly by NO3 and SO4 in atmospheric deposition.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,650

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations15
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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