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Enregistrement W2605075010 · doi:10.2136/sssaj2016.09.0290

Morphology and Genesis of Humus Profiles under Chaparral Shrubs in Southern California

2017· article· en· W2605075010 sur OpenAlexaff
Carrie-Ann Haydu-Houdeshell, Robert C. Graham, Adam C. Peterson, Paul F. Hendrix, Sylvie A. Quideau

Notice bibliographique

RevueSoil Science Society of America Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesU.S. Forest Service
Mots-clésChaparralHumusShrubLitterPlant litterEnvironmental scienceBotanyAgronomyEcologyEcosystemSoil waterBiologySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Core Ideas Litter layers of chaparral soils differ dramatically under different plant species. The rate of litterfall, balanced by the rate of decomposition, influences the type of litter layers that develop. Macrofauna, such as earthworms, are inhibited by dry conditions and have minimal effects on litter layer characteristics. Chaparral is the predominant wildland ecosystem adjoining many urban areas of California. The litter layers under this dense shrub cover are important because they modify soil climate, support soil fauna, provide nutrients, and protect against soil erosion. The objectives of this study were: (i) to understand how the morphology of chaparral litter layers changes with depth under different shrub species, and (ii) to determine the influence of shrub species and associated macrofauna on the genesis of humus profiles. Research was conducted within mature chaparral stands (38 yr after fire) on the San Dimas Experimental Forest under four common chaparral species: chamise ( Adenostoma fasiculatum H. & A.), hoaryleaf ceanothus ( Ceanothus crassifolius Torr.), bigberry manzanita ( Arctostaphylos glauca Lindl.), and scrub oak ( Quercus dumosa Nutt.). Increased litter decomposition with depth was expressed as decreasing C/N ratios, proliferation of fungal hyphae, and degradation of characteristic leaf features. Mineral matter content also increased with depth in the humus profiles, resulting from mixing by soil fauna. Earthworm densities were low throughout the chaparral, caused by seasonal moisture limitations, and were insufficient to consume manzanita leaf litter effectively, leading to thicker humus profiles and the development of Mor‐type humus. Moder‐type humus forms, with thinner litter layers, were found under scrub oak and ceanothus. Chamise litter was classified as a Rhizomull because of minimal litter accumulation, resulting from low and roughly equivalent litterfall and decomposition rates. Unique characteristics of the chaparral species led to different humus profiles and humus forms but macrofauna were not an overriding genetic influence.

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 enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,216

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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