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Enregistrement W2558545953 · doi:10.1038/srep37864

Soil respiration and its environmental response varies by day/night and by growing/dormant season in a subalpine forest

2016· article· en· W2558545953 sur OpenAlexaff
Zongda Hu, Shirong Liu, Xingliang Liu, Liyong Fu, Jingxin Wang, Kuan Liu, Xueman Huang, Yuandong Zhang, Fei He

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDaytimeQ10RespirationSubalpine forestSoil respirationGrowing seasonEnvironmental scienceEcosystemMontane ecologyAnimal scienceClimate changeSoil carbonCarbon cycleShrublandEcologyAtmospheric sciencesSoil waterBiologyBotanySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Comparisons of soil respiration ( R S ) and its components of heterotrophic ( R H ) and rhizospheric ( R R ) respiration during daytime and nighttime, growing (GS) and dormant season (DS), have not being well studied and documented. In this study, we compared R S , R H , R R , and their responses to soil temperature ( T 5 ) and moisture ( θ 5 ) in daytime vs. nighttime and GS vs. DS in a subalpine forest in 2011. In GS, nighttime R S and R H rates were 30.5 ± 4.4% (mean ± SE) and 30.2 ± 6.5% lower than in daytime, while in DS, they were 35.5 ± 5.5% and 37.3 ± 8.5% lower, respectively. DS R S and R H accounted for 27.3 ± 2.5% and 27.6 ± 2.6% of GS R S and R H , respectively. The temperature sensitivities ( Q 10 ) of R S and R H were higher in nighttime than daytime, and in DS than GS, while they all decreased with increase of T 5 . Soil C fluxes were more responsive to θ 5 in nighttime than daytime, and in DS than GS. Our results suggest that the DS and nighttime R S play an important role in regulating carbon cycle and its response to climate change in alpine forests, and therefore, they should be taken into consideration in order to make accurate predictions of R S and ecosystem carbon cycle under climate change scenarios.

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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,077

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations23
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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