Log landings are methane emission hotspots in managed forests
Notice bibliographique
Résumé
Log landings are areas within managed forests used to process and store felled trees prior to transport. Through their construction and use soil is removed or redistributed, compacted, and organic matter contents may be increased by incorporation of wood fragments. The effects of these changes to soil properties on methane (CH4) flux are unclear and unstudied. We quantified CH4 flux rates from year-old landings in Ontario, Canada, and examined spatial variability and relationships to soil properties within these sites. Landings emitted CH4 throughout the growing season; the average CH4 emission rate from log landings was 69.2 ± 12.8 nmol·m−2·s−1 (26.2 ± 4.8 g CH4-C·m−2·year−1), a rate comparable to CH4-emitting wetlands. Emission rates were correlated to soil pH, organic matter content, and quantities of buried woody debris. These properties led to strong CH4 emissions, or “hotspots”, in certain areas of landings, particularly where processing of logs occurred and incorporated woody debris into the soil. At the forest level, emissions from landings were estimated to offset ∼12% of CH4 consumption from soils within the harvest area, although making up only ∼0.5% of the harvest area. Management practices to avoid or remediate these emissions should be developed as a priority measure in “climate-smart” forestry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».