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Enregistrement W2583295805 · doi:10.5558/tfc2016-084

Vertical and seasonal variations in soil CO<sub>2</sub> production in a 55-year-old oriental arborvitae (<i>Platycladus orientalis</i>) plantation in China

2016· article· en· W2583295805 sur OpenAlexvenueno aff
Zhiping Fan, Zhihua Tu, Yanbin Qin, Fayun Li

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLiaoning Shihua UniversityNatural Science Foundation of Liaoning Province
Mots-clésPlatycladusFlux (metallurgy)Environmental scienceSeasonalityAtmospheric sciencesSoil horizonSoil waterDaytimeDiurnal temperature variationSoil scienceChemistryHorticultureGeologyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this work was to explore the vertical and seasonal variations of CO2 within the soil profile based on Fick’s law of diffusion in an oriental arborvitae plantation. We continuously measured the soil CO2 concentration profile using CO2 sensors buried at different depths in a coniferous forest in northern China and calculated the CO2 flux based on the profile measurements using a dynamic model. The diurnal pattern of CO2 concentration and flux fluctuated during the day and varied less at night. The CO2 profile had a vertical gradient, with the highest concentrations in the deepest soil layers. The CO2 flux had a clear seasonal pattern with a maximum in summer and a minimum in winter. The contributions of the H, A, B, and C horizons to the total CO2 flux were 75.38, 13.52, 7.61, and 3.49%, respectively. Q10 was 2.668, 4.469, 1.175, and 3.333 in the H, A, B, and C horizons, respectively. The CO2 flux determined from the concentration profiles agreed well with the CO2 flux measured by open dynamic chambers, suggesting that this model could be used to successfully measure soil CO2 emissions and to describe the processes underlying CO2 efflux.

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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,106

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,200 · 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'admission1
Résumé présentoui

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