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Enregistrement W2766798460 · doi:10.1139/cjfr-2017-0223

Nutrient concentrations of roots vary with diameter, depth, and site in New Hampshire northern hardwoods

2017· article· en· W2766798460 sur OpenAlexvenueno aff
Ruth D. Yanai, Griffin E. Walsh, Yang Yang, Corrie A. Blodgett, Kikang Bae, Byung Bae Park

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésNutrientPhosphorusHardwoodPotassiumSoil horizonSoil waterForest floorNitrogenChemistryExperimental forestEnvironmental scienceBotanyAnimal scienceAgronomyBiologySoil scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Roots are important to ecosystem nutrient pools and fluxes, but they are difficult to sample for tissue analysis, especially at depth. We analyzed patterns of nutrient concentrations in live roots up to 20 mm in diameter collected from quantitative soil pits in six northern hardwood sites at the Bartlett Experimental Forest, New Hampshire, USA. Root concentrations of nitrogen (N), phosphorus (P), calcium (Ca), and magnesium (Mg) were higher in the forest floor than in the mineral soil, by 23%–61% in fine roots (0–1 mm and 1–2 mm in diameter). Using only samples collected from the O horizon to characterize roots throughout the profile resulted in an average error across all elements of 16% in estimates of root nutrient contents. Within the mineral soil, there was little difference in root nutrient concentrations with depth. There were significant patterns with root diameter: N and Mg concentrations were highest in the finest roots, while Ca concentrations peaked in the 2–5 mm diameter class. One site (C8) differed from the others in having lower N but higher P, Ca, Mg, and potassium (K) concentrations in roots. In summary, analyzing roots by site and diameter class is more important to accurate nutrient accounting than is analyzing roots from depth in the mineral soil, but roots in the forest floor and the mineral soil differ dramatically for some elements.

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 enseignants0,741
Score d'incertitude au seuil0,520

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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