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Enregistrement W2783271098 · doi:10.1139/cjfr-2017-0378

The impact of a black spruce (<i>Picea mariana</i>) plantation on carbon exchange in a cutover peatland in Western Canada

2018· article· en· W2783271098 sur OpenAlexafffundvenueabout
Tania Garcia Bravo, Line Rochefort, Maria Strack

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensUniversity of WaterlooCenter for Northern StudiesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Sphagnum Peat Moss Association
Mots-clésPeatBlack spruceEnvironmental scienceBogSphagnumCarbon sinkBiomass (ecology)ForestryShrubEcosystem respirationAgronomyEcosystemEcologyEddy covarianceTaigaGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Northern peatlands are sinks for atmospheric carbon (C), but peat extraction converts these ecosystems to C sources. Due to a dry regional climate, undisturbed bog peatlands in western Canada often have a tree cover of Picea mariana (Mill.) B.S.P. Thus, a coniferous forest plantation may be an appropriate land use for cutover peatlands. This study determined the effect of a 7-year-old P. mariana plantation on C balance of a cutover peatland. We measured C stored in P. mariana biomass and carbon dioxide (CO 2 ) and methane (CH 4 ) fluxes from bare peat at each of four fertilizer doses. Carbon stored in biomass of Betula papyrifera (Marsh.) that had spontaneously colonized the postfertilized site was also determined. Given that the water table remained very deep and that the sphagnum moss – ericaceous shrub peat-accumulating vegetation was not present, the site remained a source of C when only the planted P. mariana trees were considered, primarily in the form of CO 2 emissions by soil respiration. However, C accumulation in trees, including B. papyrifera biomass, resulted in a net C sink in fertilized plots. Results from this study indicate that tree plantations on cutover peatland may be a suitable land-management strategy on sites difficult to effectively rewet.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,428
Score d'incertitude au seuil0,862

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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