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Enregistrement W2745603008 · doi:10.1139/cjfr-2016-0541

Nitrous oxide emissions from Norway spruce forests on drained organic and mineral soil

2017· article· en· W2745603008 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammad Aurangojeb, Leif Klemedtsson, Tobias Rütting, Hongxing He, Per Weslien, Stefan Banzhaf, Åsa Kasimir

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil waterEnvironmental sciencePicea abiesHistosolClearcuttingOrganic matterNitrous oxideNitrogenSoil organic matterPodzolAgronomyEnvironmental chemistrySoil scienceForestryChemistryEcologySoil biodiversityGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nitrous oxide (N2O) emissions from drained organic (Histosol) and mineral (Umbrisol) soils having a 60 year old Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.) forest in a catchment in southwest Sweden were measured using static closed chambers every other week over 3 years (August 2010 – July 2013). High emissions were observed during the summer months for both sites, which were significantly higher for the drained organic soils compared to the mineral soils: average emissions of 49.0 ± 3.3 and 8.0 ± 3.3 μg N2O·m−2·h−1, respectively. As the experiment was designed to have similar forest and weather conditions for both sites, these were omitted as explanatory factors for the emission difference. Initially, the soil organic matter concentration (percent by mass) difference was thought to be the cause. However, the results found that the soil organic matter amount per square metre of top soil was similar at both sites, suggesting other possible explanations. We propose that the most plausible explanation is that higher tree growth and mycorrhizal nitrogen demand reduce nitrogen availability contributing to the lower N2O emissions from the mineral soil site.

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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,123

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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