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Enregistrement W2903622914 · doi:10.1139/cjfr-2018-0211

Multidecadal trajectories of soil chemistry and nutrient availability following cutting vs. burning disturbances in Upper Great Lakes forests

2018· article· en· W2903622914 sur OpenAlexvenueno aff
L. E. Nave, James M. Le Moine, Christopher M. Gough, Knute J. Nadelhoffer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisturbance (geology)Ecological successionPedogenesisNutrientEnvironmental scienceSoil horizonChronosequenceClearcuttingEcologyGeologySoil scienceSoil waterHydrology (agriculture)GeomorphologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

What are the successional trajectories and impacts of disturbances on forest soil nutrient availability? Answers remain elusive because the time scale of interest is long and many factors affect soil properties. We address this question on a regionally representative landscape in northern Michigan, U.S.A. Late-successional reference stands aside, most forests on this landscape were clearcut and burned between 1870 and 1911; subsequently, stands comprising two chronosequences were either cut and burned again, or cut only, at multidecadal intervals. Influences of disturbance and succession were detectable in A, B, and C horizons, particularly for properties affected by ash deposition: pH, Ca, and Mg declined with age but were higher in twice-burned stands. A horizon NH4+ was lower in twice-burned than once-burned stands and declined with age in both chronosequences. B horizon Fe increased with age in both chronosequences but remained lower in twice-burned stands, suggesting slower recovery of pedogenesis following more severe disturbance. Contrasted against A and B horizons, where soil properties were driven by disturbance and succession, textural influences were evident in C horizons through variation in Ca, Mg, K, Al, and cation exchange capacity. Collectively, these results indicate deep, long-lasting disturbance impacts and a bottom-up influence of parent material at the landscape level.

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)0,001
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 enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,015
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

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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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