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Enregistrement W4296750223 · doi:10.5194/egusphere-2022-490-ac1

Reply on RC1

2022· peer-review· en· W4296750223 sur OpenAlexaff
Susan E. Ziegler

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceBoreal ecosystemTaigaClimate changeSoil carbonEcosystemBorealGlobal warmingForest floorNitrogen cycleProductivityEcologySoil waterSoil scienceNitrogenChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The fate of soil organic carbon (SOC) in boreal forests is dependent on the integrative ecosystem response to climate change. For example, boreal forest productivity is often nitrogen (N) limited, and climate warming can enhance N cycling and primary productivity. However, the net effect of this feedback on the SOC reservoir and its longevity with climate change remains unclear. Here, we (1) applied lignin biomarkers to assess the diagenetic alteration of SOC in boreal forest organic soils across a climate gradient; and (2) investigated the coupling of soil C and N cycling and the influence of enhanced N availability on soil C stocks along this boreal forest climate transect. The lignin diagenetic state remained constant with climate warming, indicating a balance between the input and removal of lignin in these mesic boreal forests. When combined with previous knowledge of these forest ecosystems, including the diagenetic state of soil organic nitrogen and direct measures of carbon fluxes and stocks, the results indicate a coupled increase in carbon and nitrogen cycling with climate warming that supports forest productivity and maintains SOC stocks. Our observations are consistent with several lines of evidence in other biomes not limited by water availability, although the mechanisms for the maintenance of SOC stocks during climate warming appear to be ecosystem dependent.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,894
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0210,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1060,088

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,227 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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