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Enregistrement W3132934917 · doi:10.3390/f12020234

Aboveground Biomass Allocation of Boreal Shrubs and Short-Stature Trees in Northwestern Canada

2021· article· en· W3132934917 sur OpenAlexafffundabout
Linda Flade, Chris Hopkinson, L. Chasmer

Notice bibliographique

RevueForests · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWilfrid Laurier UniversityUniversity of Lethbridge
Mots-clésShrubBiomass (ecology)DeciduousEvergreenAllometryBorealBotanyTaigaBiologyBiomass partitioningAgronomyEnvironmental scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this follow-on study on aboveground biomass of shrubs and short-stature trees, we provide plant component aboveground biomass (herein ‘AGB’) as well as plant component AGB allometric models for five common boreal shrub and four common boreal short-stature tree genera/species. The analyzed plant components consist of stem, branch, and leaf organs. We found similar ratios of component biomass to total AGB for stems, branches, and leaves amongst shrubs and deciduous tree genera/species across the southern Northwest Territories, while the evergreen Picea genus differed in the biomass allocation to aboveground plant organs compared to the deciduous genera/species. Shrub component AGB allometric models were derived using the three-dimensional variable volume as predictor, determined as the sum of line-intercept cover, upper foliage width, and maximum height above ground. Tree component AGB was modeled using the cross-sectional area of the stem diameter as predictor variable, measured at 0.30 m along the stem length. For shrub component AGB, we achieved better model fits for stem biomass (60.33 g ≤ RMSE ≤ 163.59 g; 0.651 ≤ R2 ≤ 0.885) compared to leaf biomass (12.62 g ≤ RMSE ≤ 35.04 g; 0.380 ≤ R2 ≤ 0.735), as has been reported by others. For short-stature trees, leaf biomass predictions resulted in similar model fits (18.21 g ≤ RMSE ≤ 70.0 g; 0.702 ≤ R2 ≤ 0.882) compared to branch biomass (6.88 g ≤ RMSE ≤ 45.08 g; 0.736 ≤ R2 ≤ 0.923) and only slightly better model fits for stem biomass (30.87 g ≤ RMSE ≤ 11.72 g; 0.887 ≤ R2 ≤ 0.960), which suggests that leaf AGB of short-stature trees (<4.5 m) can be more accurately predicted using cross-sectional area as opposed to diameter at breast height for tall-stature trees. Our multi-species shrub and short-stature tree allometric models showed promising results for predicting plant component AGB, which can be utilized for remote sensing applications where plant functional types cannot always be distinguished. This study provides critical information on plant AGB allocation as well as component AGB modeling, required for understanding boreal AGB and aboveground carbon pools within the dynamic and rapidly changing Taiga Plains and Taiga Shield ecozones. In addition, the structural information and component AGB equations are important for integrating shrubs and short-stature tree AGB into carbon accounting strategies in order to improve our understanding of the rapidly changing boreal ecosystem function.

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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,061

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 GPT0,205
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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