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Enregistrement W2926332191 · doi:10.1016/j.jenvman.2019.02.130

Temperature sensitivity of soil organic matter decomposition after forest fire in Canadian permafrost region

2019· article· en· W2926332191 sur OpenAlexaboutno aff
Heidi Aaltonen, Marjo Palviainen, Xuan Zhou, Egle Köster, Frank Berninger, Jukka Pumpanen, Kajar Köster

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Management · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAcademy of Finland
Mots-clésPermafrostEnvironmental scienceQ10Ecological successionSoil respirationEcosystemSubarctic climateSoil organic matterSoil carbonOrganic matterChronosequenceSoil waterHydrology (agriculture)Soil scienceEcologyGeologyRespirationOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate warming in arctic/subarctic ecosystems will result in increased frequency of forest fires, elevated soil temperatures and thawing of permafrost, which have implications for soil organic matter (SOM) decomposition rates, the CO2 emissions and globally significant soil C stocks in this region. It is still unclear how decomposability and temperature sensitivity of SOM varies in different depths and different stages of succession following forest fire in permafrost regions and studies on long term effects of forest fires in these areas are lacking. To study this question, we took soil samples from 5, 10 and 30 cm depths from forest stands in Northwest Canada, underlain by permafrost, that were burnt by wildfire 3, 25 and over 100 years ago. We measured heterotrophic soil respiration at 1, 7, 13 and 19 °C. Fire had a significant effect on the active layer depth, and it increased the temperature sensitivity (Q10) of respiration in the surface (5 cm) and in the deepest soil layer (30 cm) in the 3-year-old area compared to the 25- and more than 100-year-old areas. Also the metabolic quotient (qCO2) of soil microbes was increased after fire. Though fires may facilitate the SOM decomposition by increasing active layer depth, they also decreased SOM quality, which may limit the rate of decomposition. After fire all of these changes reverted back to original levels with forest succession.

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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,149

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations51
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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