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Enregistrement W3096216788 · doi:10.1016/j.ecolind.2020.107118

Water table drawdown increases plant biodiversity and soil polyphenol in the Zoige Plateau

2020· article· en· W3096216788 sur OpenAlexaff
Jia Zeng, Huai Chen, Yinping Bai, Faqin Dong, Changhui Peng, Fei Yan, Qin Cao, Zhen’an Yang, Suizhuang Yang, Gang Yang

Notice bibliographique

RevueEcological Indicators · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesSichuan Province Science and Technology Support ProgramSouth University of Science and Technology of ChinaNational Natural Science Foundation of ChinaYale University
Mots-clésDrawdown (hydrology)Water tablePeatEnvironmental scienceSpecies richnessVegetation (pathology)Biomass (ecology)BiodiversityChemistryEnvironmental chemistryHydrology (agriculture)AgronomyEcologyGroundwaterGeologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water table drawdown accelerates peatland degradation and carbon loss from peatland, but phenolic compounds—the concentration and composition of which are determined by vegetation community composition—can slow down carbon loss. However, the response of phenolic compounds to water table drawdown is not clear. We aimed to clarify how water table drawdown influence soil phenolic compounds composition by detecting them at peatlands with different water table. Our results showed that water table drawdown changed plant biodiversity and altered the structure of phenolic compounds. Plant biodiversity, richness, evenness, areal coverage, and aboveground biomass all significantly increased with the water table drawdown. Phenolic compounds transferred from monophenol to polyphenol with the water table drawdown. The concentration of water-soluble phenols also increased with the water table drawdown due to the hydrophilic nature of polyphenol compounds. In addition, the concentration of water-soluble phenols was positively correlated with total vegetation coverage and richness. We concluded that water table drawdown accelerates change in the vegetation community, alters the structure of phenolic compounds and increased the concentration of water-soluble phenols, which could play an important role in carbon output from peatlands.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,997

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)0,0040,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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