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Enregistrement W4363624515 · doi:10.5539/jps.v12n1p37

Allometric Equations for Estimation of Below-ground Biomass of Two Dominants Shrub Species of Burkina Faso

2023· article· en· W4363624515 sur OpenAlexvenueno aff
Abdoulaye Tyano, Mipro Hien, Barthélémy Yélémou

Notice bibliographique

RevueJournal of Plant Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAfrican Botany and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomass (ecology)ShrubTree allometryAllometryDeforestation (computer science)Environmental scienceAgroforestryClimate changeBiologyForestryEcologyBotanyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deforestation leads to a significant loss of carbon and contributes indirectly to climate change. This study was carried out in four types of formations in the Sudanian zone of Burkina Faso to assess the contribution of plant species to climate change mitigation. The below-ground biomass of two species (Piliostigma reticulatum and Guiera senegalensis) was determined by the direct method. Three classes of subjects were determined and a total of 80 shrubs of P. reticulatum and 90 shrubs of G. senegalensis were completely excavated. The results showed that P. reticulatum measures about 0.49 to 2.10 m in height, 3.58 to 25 cm in circumference at the base of the trunk and stores 0.18 to 3.68 tC/ha in the root biomass (respectively after 3 years and 15 years) for a 3x3m plantation. In the 15-year fallow dominated by G. senegalensis stands, 3.93 tC/ha are stored by the underground biomass of G. senegalensis shrubs. Model fit showed that there is a good correlation between circumference at the base of the trunk and below-ground biomass for P. reticulatum. For G. senegalensis, it is the total height of the foot that is most correlated with the below-ground biomass. These results provide information on the carbon sequestration potential of these two species, and can thus help in the decision-making process for climate change adaptation and/or mitigation policies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,743
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,217 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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