MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2752970580 · doi:10.1139/cjfr-2017-0194

Soil biogeochemical responses to the deposition of anadromous fish carcasses in inland riparian forests of the Pacific Northwest, USA

2017· article· en· W2752970580 sur OpenAlexvenueno aff
Tadd A. Wheeler, Kathleen L. Kavanagh

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBonneville Power AdministrationU.S. Forest ServiceIdaho Department of Fish and Game
Mots-clésBiogeochemical cycleRiparian zoneFish migrationEnvironmental scienceEcosystemDeposition (geology)NutrientBiogeochemistryEcologyBiologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The historic abundance of salmonids returning to natal streams of the inland Pacific Northwest, USA, may have constituted a major nutrient influx into these commonly oligotrophic ecosystems. Inland ecosystems tend to be warmer and dryer and more nutrient limited than coastal ecosystems; therefore, understanding how these inland conditions influence the soil biogeochemical responses to salmon carcass deposition in riparian forests is a vital step in appropriately mitigating for the loss of this nutrient subsidy. Deposition of salmon carcasses in central Idaho riparian forests resulted in a 480-fold increase in soil nitrogen (N), a sevenfold increase in dissolved organic carbon (C), and a fourfold increase in soil respired CO 2, with significant biogeochemical responses persisting at one year after amendment. Despite these large increases in soil N and C, estimates of soil N and C loading only accounted for 31% and 16% of the fish carcass N and C, respectively. However, the magnitude and persistence of soil biogeochemical responses to the deposition of anadromous fish carcasses in central Idaho attests to the importance of this nutrient subsidy to inland riparian ecosystems of the Pacific Northwest.

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 enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,277

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations17
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Forest ResearchMême sujetSoil and Water Nutrient DynamicsTravaux en français237 207