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Enregistrement W2609854279 · doi:10.1111/1365-2435.12891

Predicting peatland carbon fluxes from non‐destructive plant traits

2017· article· en· W2609854279 sur OpenAlexafffundabout
Ellie M. Goud, Tim R. Moore, Nigel T. Roulet

Notice bibliographique

RevueFunctional Ecology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyPeatEvergreenHerbaceous plantMicrositeEcosystemEcologySpecific leaf areaAerenchymaCarbon cycleTemperate climateWoody plantBotanyPhotosynthesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Determining the plant traits that best predict carbon (C) storage is increasingly important as global change drivers will affect plant species composition and ecosystem C cycling. Despite the critical role of peatlands in the global C cycle, trait–flux relationships in peatlands are relatively unknown. We assessed the ability of four non‐destructive plant traits to predict carbon dioxide (CO2) and methane (CH4) fluxes over two growing seasons in a temperate peatland in Ontario, Canada. We examined relationships between C‐fluxes and leaf area, leaf persistence (deciduous, evergreen), growth form (woody, herbaceous) and aerenchyma tissue. To explore potential inconsistencies between different scales of data aggregation, traits were analysed at the level of plots, species and microsites. CO2 fluxes showed a positive relationship with leaf area and leaf persistence, and a negative relationship with proportion of woody species. CH4 fluxes showed a positive relationship with aerenchyma and leaf area. The significance of trait–flux relationships differed based on whether data were averaged at the level of plot, species or microsite. We recommend applying leaf area as a non‐destructive trait to other systems where it is not ideal to measure traits destructively. A better understanding of the relationships between above and below‐ground traits is likely needed to further explain variation in ecosystem respiration and CH4 fluxes from plant traits. A lay summary is available for this article.

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 enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,312

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,203
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

Citations53
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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