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Enregistrement W2540816382 · doi:10.1080/11956860.2004.11682818

The role of cotton-grass (<i>Eriophorum vaginatum</i>) in the exchange of CO<sub>2</sub>and CH<sub>4</sub>at two restored peatlands, eastern Canada

2004· article· en· W2540816382 sur OpenAlexaffvenueabout
Michèle Marinier, Stephan Glatzel, Tim R. Moore

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeatTussockCarbon dioxidePhotosynthesisBiomass (ecology)CyperaceaeEnvironmental scienceBotanyChemistryAgronomyBiologyEcologyPoaceae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

:We measured methane (CH4) and carbon dioxide (CO2) exchanges from bare peat and Eriophorum vaginatum ssp. spissum tussocks at recently restored harvested peatlands near Shippagan, New Brunswick and Rivière-du-Loup, Québec over three growing seasons (May to October). Average seasonal CH4 emission rates ranged from -1 to 65 mg·m-2·d-1, with a generally weak relationship with water table position. A stronger relationship was seen between CH4 emissions and above-ground plant biomass. CH4 fluxes from E. vaginatum tussocks were larger than those from bare peat surfaces and increased with increasing above-ground biomass and photosynthetic rate. Clipping fresh leaves from tussocks reduced the CH4 emission rates by 79%. Photosynthesis rates were large in tussocks, ranging from 0.9 to 3.4 g CO2-C·m-2·h-1 at high light levels, and respiration rates (autotrophic + heterotrophic) ranged from -0.1 to -1.3 g CO2-C·m-2·h-1. Some tussocks exhibited net CO2 loss to the atmosphere, even under high light levels. Although the rapid colonization of restored peat surfaces by E. vaginatum aids the development of other vascular plants and mosses, it increases the flux of CH4 to the atmosphere and provides little or no net C accumulation on the peat surface.

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 enseignants0,554
Score d'incertitude au seuil0,886

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations70
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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