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Enregistrement W2770533666 · doi:10.1139/cjfr-2017-0175

Woody material structural degradation through decomposition on the forest floor

2017· article· en· W2770533666 sur OpenAlexvenueno aff
Shawn Fraver, Mehdi Tajvidi, Anthony W. D’Amato, Daniel L. Lindner, Jodi A. Forrester, Amy M. Milo

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinnesota Environment and Natural Resources Trust FundU.S. Department of AgricultureU.S. Department of Energy
Mots-clésEnvironmental scienceStructural integrityDecompositionCoarse woody debrisEcosystemEcologyMaterials scienceSoil scienceBiologyHabitatStructural engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dead woody material (DWM) plays numerous important roles in forest ecosystems; however, through the process of decomposition, it undergoes structural and chemical changes that progressively alter its function in these roles. Much remains unknown about how DWM mechanical strength and structural integrity change through decomposition in natural forest settings. We assessed changes in wood strength (bending strength, compressive strength, and surface hardness) using standard wood stakes of known initial mass from three species. The stakes were placed in forested settings for two and four years before collection for laboratory analyses. All three strength metrics decreased as stakes lost mass due to decay; however, bending strength had the strongest relationship with mass loss, a result that was consistent for all species, as well as species-pooled data. Results for all strength-loss metrics indicate that stakes had experienced ca. 10% strength loss before any detectable mass loss had occurred. Further, our results suggest that the decay class system typically used during field inventories — based in large part on tactile assessments of wood structural integrity — may provide a reasonable characterization of DWM mass loss, which is a critical assumption for carbon accounting and modelling based on inventory data.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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