MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2506334962 · doi:10.4236/ojf.2016.65025

Disturbance Legacy on Soil Carbon Stocks and Stability within a Coastal Temperate Forest of Southwestern British Columbia, Canada

2016· article· en· W2506334962 sur OpenAlexaffabout
Camille E. Defrenne, Julie E. Wilson, Suzanne W. Simard, L. M. Lavkulich

Notice bibliographique

RevueOpen Journal of Forestry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisturbance (geology)Temperate rainforestTemperate climateCarbon stockTemperate forestEnvironmental scienceForestryGeographyEcologyPhysical geographyAgroforestryEcosystemGeologyClimate changeBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although it has been recognized that soils play a critical role in carbon storage and that coastal temperate forests have considerable potential to sequester soil organic carbon (SOC), studies related to SOC stocks and stability are scarce in these ecosystems. Forest disturbances may leave legacies on SOC properties and may further compromise SOC storage capacity of these ecosystems. In the Pacific Spirit Regional Park of southwestern British Columbia, we compared SOC stocks and stability among three second-growth forests that have been affected by disturbances of different magnitudes. We collected data on soil chemical and physical properties to estimate SOC content and assess SOC stability. We found that SOC stocks in the forest characterized by low magnitude disturbance were greater than those of the forest characterized by high magnitude disturbance (8.2 ± 1.3 kg·Cm-2 versus 5.3 ± 0.1 kg·Cm-2 to 30 cm depth). SOC was less stable in the highly disturbed forest and subsequent vegetation changes might have further reduced SOC stability. Our results provide insight into the role of disturbance history in the current SOC storage capacity of coastal temperate rainforests of British Columbia.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,080

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
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen Journal of ForestryMême sujetSoil Carbon and Nitrogen DynamicsTravaux en français237 207