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Enregistrement W4094596

Dead Wood in High-Boreal Labrador Black Spruce Forests – Buried And Forgotten?

2009· article· en· W4094596 sur OpenAlexaboutno aff
Ulrike Hagemann, M. T. Moroni

Notice bibliographique

RevueMinerva Pediatrica · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlack spruceTaigaBorealForestryGeographySnagDead woodEcologyEnvironmental scienceArchaeologyHabitatBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dead wood (DW), and in particular woody debris (WD), is an important component of the forest C cycle. In cool and wet climates, where microbial activity is restricted and moss growth is vigorous, large amounts of WD can be buried, i.e. overgrown by moss. Abundance, size, and decay class of DW buried in the organic layer were assessed in 15 stands of black spruce (Picea mariana (Mill.) BSP) in Labrador: 3 old-growth stands, and 12 stands regrown following clearcut harvesting (1970-72, 1989, and 2005) or wildfire (1985). Field measurements were based on Line Intersect Sampling and the Canadian National Forest Inventory Ground-plot Protocol. Harvested, burned, and old-growth sites contained 5.8ñ9.6, 4.7, and 18.2ñ37.3 Mg C ha-1 of buried dead wood (BW), respectively. Old-growth BW-C stocks largely exceeded total aboveground DW-C stocks (12.0 Mg C ha-1), indicating accumulation and/or preservation over long time periods. Stand-replacing fires, the predominant regional natural disturbance, burn only a portion of the organic layer and thus wood buried in it, potentially not interrupting the accumulation of BW over several stand generations. BW in old-growth sites was mainly in decay class 4 and 5, but decay class 2 and 3 BW contributed ~30% of total BW-C. A considerable portion of WD is hence buried before reaching more advanced stages of decay. Following burial, decay rates likely slow down considerably due to cold and moist conditions. BW accumulation appears to depend on a combination of climate (e.g., temperature, precipitation), micro-topography (e.g., drainage), ground vegetation (e.g., moss growth), and stand disturbance history (e.g., fire intensity and return interval). Excluding BW from DW inventories in cool and moist coniferous forests with a vigorous moss layer and long fire-return intervals such as found in high-boreal Labrador or coastal Scandinavia can result in massive underestimates of DW-C stocks.

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 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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,377

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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,186 · 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.

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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
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