Predicting peatland carbon fluxes from non‐destructive plant traits
Notice bibliographique
Résumé
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 ( CO 2 ) and methane ( CH 4 ) 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. CO 2 fluxes showed a positive relationship with leaf area and leaf persistence, and a negative relationship with proportion of woody species. CH 4 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 CH 4 fluxes from plant traits. A lay summary is available for this article.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».