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Enregistrement W2887748597 · doi:10.1139/cjfr-2018-0149

Vertical distribution of fine-root area in relation to stand age and environmental factors in black locust (<i>Robinia pseudoacacia</i>) forests of the Chinese Loess Plateau

2018· article· en· W2887748597 sur OpenAlexvenueno aff
Zhongdian Zhang, Mingbin Huang, Yongkun Zhang

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Water ResourcesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésRobiniaEnvironmental scienceLoess plateauTransectLoessPrecipitationEnvironmental gradientEcohydrologyPhysical geographyGrowing seasonLocustSoil scienceEcologyEcosystemGeographyGeologyBiologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To examine the spatiotemporal characteristics of the distribution of fine-root area and its relationship with stand age and environmental factors in black locust (Robinia pseudoacacia L.) on the Chinese Loess Plateau, black locust stands were selected at four sites along a precipitation gradient. Four stands of different ages and a transect along the hillslope were also selected at one of the sites. With increasing stand age, fine-root area at the tree level increased exponentially, and the rooting pattern tended to be deeper for trees up to 15 years old and then shallower thereafter. The temporal changes of fine-root distribution could be quantified using stand age and soil nutrients. At the hillslope scale, fine-root area index (FRAI) was lower while the rooting pattern was deeper in the middle slope than in the upper and lower slopes, and the fine-root distribution could be quantified using elevation and soil properties. At the regional scale, FRAI decreased substantially while exhibiting similar rooting patterns with decreasing soil water and nutrient availability along the precipitation gradient. Humidity index represented the regional environmental variation and could be used to quantify FRAI. These findings will be helpful for improving quantification of fine roots and enhancing the accuracy of ecohydrological models.

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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations25
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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