CO<sub>2</sub> flux from <i>Acer saccharum</i> logs: sources of variation and the influence of silvicultural treatments
Notice bibliographique
Résumé
Several aspects of the forest carbon cycle have not been examined in detail, including sources of variation in carbon dioxide (CO2) emissions from coarse woody material (CWM). To address this knowledge gap, we examined CO2 emissions from Acer saccharum Marshall logs within four harvesting treatments, using closed chambers fitted to the logs. We found that CO2 emissions were highest for logs in small (31.8 ± 20.4 µmol·CO2·m−3·s−1) and large gaps (29.6 ± 24.4 µmol·CO2·m−3·s−1) compared to those in control (13.9 ± 8.3 µmol·CO2·m−3·s−1) and thinned matrix (13.6 ± 8.0 µmol·CO2·m−3·s−1) treatments. CO2 flux rates did not differ between gap sizes, but they increased with temperature, which was higher in the small gap treatment. In addition, two individual logs fitted with multiple closed chambers revealed significant within-log variability in CO2 emissions. On a subset of logs repeatedly sampled throughout the day, we found that log surface temperature generally peaked at midday and was positively correlated with CO2 emissions, although this relationship was weak in one log. This study provides insight into sources of variation in CO2 emissions from CWM while improving our understanding of the forest carbon cycle.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».