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Enregistrement W2808892733 · doi:10.5539/enrr.v8n3p25

Litterfall and Nutrient Returns in the Rainforest of Southwestern Cameroon: Some Implications for Tropical Forest Productivity

2018· article· en· W2808892733 sur OpenAlexvenueno aff
Mary E. Ngaiwi, Ernest L. Molua, Andrew Enow Egbe

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Natural Resources Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlant litterNutrientLitterRainforestProductivityEcosystemNutrient cycleAnimal sciencePhosphorusEnvironmental scienceAgronomyChemistryEcologyBiology

Résumé

Understanding litterfall and macronutrients in the rainforest ecosystem gives baseline information on nutrient dynamics. Litterfall and macronutrients return were studied for 12 months from November 2011 to October 2012 in a 50 ha plot in the Takamanda National Park, South-western Cameroon. This study evaluates the pattern and quantity of litterfall, with implications for forest productivity. It thus assesses the macronutrient concentrations, nutrient inputs into the surface soil, nutrient retranslocation by some key tree species and some physicochemical properties of the soil in the study site. Litter traps where placed randomly in the study plot. Litter was collected every fortnight sorted and air-dried after which they were oven dried at 70°C to constant weight. Soils were sampled from three flanks at depths of 0-10cm, 10-20cm and 20-30cm. Percentage retranslocation or accumulation before leaf fall was calculated from freshly fallen litter and mature green leaf. Total annual litterfall was 5.46 t/ha/yr and this varied with the seasons. Leaf litter contributed 90.9% of total litterfall. The concentration of N and Ca was higher than other nutrient elements Mg, K, P in all litter fragments. Nitrogen had the highest total nutrient input with the following pattern N>Ca>K>Mg>P (85.36 kg/ha/yr> 56.71 kg/ha/yr> 23.1 kg/ha/yr> 17.32 kg/ha/yr> 4.27 kg/ha/yr) respectively.Pterocarpus soyauxii had the highest retranslocation percentages for all the macronutrients studied compared to Afziliabipidensis and Terminalia ivorensis. It was observed that Terminalia ivorensis could be a good nutrient recycler that could be used to improve on degraded soils. It was however observed that Ca and Mg tend to accumulate in leaf litter for all the three species.

Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Le tri à trois modèles

les 5 600 travaux triés →

Les trois modèles l'ont jugé hors champ.

strate : venue_new · poids de sondage : 2684.25 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Forest ecology study of litterfall and nutrient return in a Cameroon rainforest; the object is nutrient cycling.

GPT-5.6 (high)OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

The study examines litterfall and nutrient cycling in a Cameroonian rainforest, not research practice.

Grok 4.5OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Forest ecology of litterfall and nutrients in Cameroon; environmental domain study.

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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,000

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
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