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Enregistrement W2898363363 · doi:10.1088/1748-9326/aaeaeb

Quantifying the effect of forest age in annual net forest carbon balance

2018· article· en· W2898363363 sur OpenAlex
Simon Besnard, Nuno Carvalhais, M. Altaf Arain, T. Andrew Black, Sytze de Bruin, Nina Buchmann, Alessandro Cescatti, Jiquan Chen, J.G.P.W. Clevers, Ankur R. Desai, Christopher M. Gough, Kateřina Havránková, Martin Herold, Lukas Hörtnagl, Martin Jung, Alexander Knohl, Bart Kruijt, Lenka Krupková, B. E. Law, Anders Lindroth, Asko Noormets, Olivier Roupsard, R. Steinbrecher, Andrej Varlagin, Caroline Vincke, Markus Reichstein

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcMaster University
Organismes subventionnairesBiological and Environmental ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Foundation for Climate and Atmospheric SciencesNatural Resources CanadaU.S. Department of Energy
Mots-clésEnvironmental scienceEddy covarianceForest ecologyBiosphereAbiotic componentTemporal scalesAtmospheric sciencesEcosystemEcologyClimate changeForest managementPhysical geographyGeographyAgroforestryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forests dominate carbon (C) exchanges between the terrestrial biosphere and the atmosphere on land. In the long term, the net carbon flux between forests and the atmosphere has been significantly impacted by changes in forest cover area and structure due to ecological disturbances and management activities. Current empirical approaches for estimating net ecosystem productivity (NEP) rarely consider forest age as a predictor, which represents variation in physiological processes that can respond differently to environmental drivers, and regrowth following disturbance. Here, we conduct an observational synthesis to empirically determine to what extent climate, soil properties, nitrogen deposition, forest age and management influence the spatial and interannual variability of forest NEP across 126 forest eddy-covariance flux sites worldwide. The empirical models explained up to 62% and 71% of spatio-temporal and across-site variability of annual NEP, respectively. An investigation of model structures revealed that forest age was a dominant factor of NEP spatio-temporal variability in

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,255 · 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