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Enregistrement W4388226367 · doi:10.61326/icelis.2023.42

Winter Soil Respiration, Temperature, and Soil Moisture in Snow-Manipulated Postfire and Undisturbed Black Pine Forests in Taşköprü, Kastamonu District, Türkiye

2023· article· en· W4388226367 sur OpenAlexaboutno aff
Renato S. Pacaldo, Miraç Aydın, Randell Keith Amarille

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceSoil respirationSnowWater contentClimate changeEcosystemTemperate climatePine forestSoil waterHydrology (agriculture)ForestrySoil scienceEcologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change has been fueling forest fires worldwide and driving warmer winters in temperate countries. Recently, wildfires devastated large track of forest lands in Canada and Hawaii, resulting in the unfortunate loss of lives and properties. A warmer climate forecast not only increases the occurrence of forest fires but also brings about a snow-free warm winter season. Given these consequences of a warmer climate, a critical question is whether these climate change-related impacts significantly enhance soil respiration (Rs) in forest fire areas and standing undisturbed forest ecosystems. We conducted a field experiment in one of the recently burned black pine forest (Pinus nigra Arnold). We employed an automated soil respiration machinery (Li-8100A, LiCor BioSciences) to measure the soil CO2 emissions, soil temperature, air temperature, and soil moisture simultaneously. We found that a warmer winter results in higher soil respiration rates and warmer soil temperatures in undisturbed forests, indicating its less sensitivity to snow cover. In contrast, the snow-free post-fire treatment exhibited significantly reduced soil respiration rates and freezing soil temperature at the height of the winter season. We concluded that the complementary effects of lack of snow and forest fire resulted in a significant decrease in soil respiration rates, and, thus, potentially resulted in the conservation of soil C stocks during the winter period. The higher soil respiration and warmer soil in the undisturbed forest could accelerate the decomposition of soil organic matter and increase the contribution to atmospheric CO2, thus providing positive feedback to climate change. Given the global concerns about climate change impacts and the frequency of forest fires, the findings of this study would help us understand the impacts of forest fires and lack of snow in climate-soil respiration feedback.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,208 · 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.

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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