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Enregistrement W2883415616 · doi:10.1002/ecy.2462

A peatland productivity and decomposition parameter database

2018· article· en· W2883415616 sur OpenAlexaffabout
Kelly Ann Bona, A. B. Hilger, M. S. Burgess, Nicole Wozney, Cindy Shaw

Notice bibliographique

RevueEcology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShrubBiomass (ecology)PeatEnvironmental sciencePrimary productionEvergreenCarexVegetation (pathology)ProductivityBogLitterVegetation typeEcologyForestryEcosystemBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A peatland productivity and decomposition parameter database was compiled to estimate parameters for the Canadian Model for Peatlands (Ca MP ); a module developed by the Canadian Forest Service to address the need for national‐scale greenhouse gas emission estimates from peatlands present in the forested area of Canada. Data were compiled for 186 peatland sites from 69 sources. The SITES table contains wetland classification, tree classification, province or state, country, latitude, longitude, and an indication of coordinate accuracy. The NPP ALL table contains annual net primary productivity ( NPP ; g·m −2 ·yr −1 ) data for cases where one estimate for NPP was reported for all aboveground vegetation. The NPP SHRUB , NPP MOSS , and NPP HERB SEDGE tables each contain a classification of species (if available) or vegetation layer and their NPP (g·m −2 ·yr −1 ). The BIOMASS TREE , BIOMASS SHRUB , BIOMASS HERB SEDGE , and BIOMASS MOSS tables each contain a classification of species (if available) or vegetation layer and their standing aboveground biomass (g/m 2 ). Shrubs in the NPP SHRUB and BIOMASS SHRUB tables were further classified into low or tall shrubs, and plants in the NPP HERB and BIOMASS HERB tables into herbs or sedges. The DECAY LITTER table contains decomposition parameters for different litter types and contains a classification of the type of decomposition study, study duration, information on experimental treatments, classification of above‐ or belowground plant parts, plant species, litter classification, root litter diameter, indication of hardwood or softwood, indication of evergreen or non‐evergreen, litter bag depth classification, classes for bag placement relative to the water table and relative to the peat surface, water table depth, decay rate ( k exponent), and mass loss values for years 1, 2, 3, 6, 7, 12, and 23 of a decomposition study. The REFERENCES table contains complete citation information and provides links to the source reference pdf file. This data set is vital to the national Canadian peatland modeling effort and should be useful to other peatland scientists and ecosystem modelers. © Her Majesty the Queen in Right of Canada, 2018. Information contained in this publication or product may be reproduced, in part or in whole, and by any means, for personal or public non‐commercial purposes, without charge or further permission, unless otherwise specified. You are asked to exercise due diligence in ensuring the accuracy of the materials reproduced; indicate the complete title of the materials reproduced, and the name of the author organization; and indicate that the reproduction is a copy of an official work that is published by Natural Resources Canada ( NRC an) and that the reproduction has not been produced in affiliation with, or with the endorsement of, NRC an. Commercial reproduction and distribution are prohibited except with written permission from NRC an. For more information, contact NRC an at copyright.droitdauteur@nrcan-rncan.gc.ca .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,242 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations22
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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