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Enregistrement W3126264969 · doi:10.1007/978-3-030-55396-8_5

Direct and Indirect Effects of Soil Fauna, Fungi and Plants on Greenhouse Gas Fluxes

2021· book-chapter· en· W3126264969 sur OpenAlexaff
Mohammad Zaman, Kristina Kleineidam, Lars R. Bakken, Jacqueline Berendt, Conor Bracken, Klaus Butterbach‐Bahl, Zucong Cai, Scott X. Chang, Timothy J. Clough, Khadim Dawar, Weixin Ding, Peter Dörsch, M. dos Reis Martins, C. Eckhardt, Sebastian Fiedler, Torsten Frosch, J. P. Goopy, Carolyn‐Monika Görres, Anil Gupta, Sina Henjes, Magdalena E. G. Hofmann, Marcus A. Horn, M. M. R. Jahangir, Anne Jansen‐Willems, Katharina Lenhart, Lee Heng, Dominika Lewicka‐Szczebak, G. Lucic, Lutz Merbold, Joachim Mohn, Lars Molstad, Gerald M. Moser, Paul Murphy, Alberto Sanz-Cobeña, Petr Šimek, Segundo Urquiaga, Reinhard Well, S. Zaman, Jinbo Zhang, Christoph Müller

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesInternational Atomic Energy Agency
Mots-clésBioturbationSoil biologyEnvironmental scienceMicroorganismSoil waterGreenhouse gasEcologyFaunaEnvironmental chemistrySoil scienceBiologyChemistrySedimentBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Soils harbour diverse soil faunaand a wide range of soil microorganisms. These fauna and microorganisms directly contribute to soil greenhouse gas (GHG) fluxes via their respiratory and metabolic activities and indirectly by changing the physical, chemical and biological properties of soils through bioturbation, fragmentation and redistribution of plant residues, defecation, soil aggregate formation, herbivory, and grazing on microorganisms and fungi. Based on recent results, the methods and results found in relation to fauna as well as from fungi and plants are presented. The approaches are outlined, and the significance of these hitherto ignored fluxes is discussed.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,062

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,003

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 GPT0,188
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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