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Enregistrement W4399284398 · doi:10.1016/j.scitotenv.2024.173730

How tree traits modulate tree methane fluxes: A review

2024· review· en· W4399284398 sur OpenAlexafffund
Marie‐Ange Moisan, Geneviève Lajoie, Philippe Constant, Christine Martineau, Vincent Maire

Notice bibliographique

RevueThe Science of The Total Environment · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueNatural Resources CanadaUniversité de MontréalEspace pour la vieUniversité du Québec à Trois-RivièresCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMethaneEnvironmental scienceGreenhouse gasEcosystemEcologyAtmospheric methaneForest ecologySoil waterSink (geography)Atmospheric sciencesBiologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trees can play different roles in the regulation of fluxes of methane (CH4), a greenhouse gas with a warming potential 83 times greater than that of carbon dioxide. Forest soils have the greatest potential for methane uptake compared to other land uses. In addition to their influence on soil CH4 fluxes, trees can act directly as a source or sink of CH4, by transporting CH4 produced in the soil and harbouring the key microorganisms involved in CH4 production and consumption (methanogens and methanotrophs). Tree CH4 fluxes can vary between species characterized by different traits that influence transport and modify the availability of CH4 reaction substrates as well as the habitat for methanogens and methanotrophs. Despite their important role in modulating CH4 fluxes from forest ecosystems, the identity and role of tree traits influencing these fluxes are poorly consolidated in the literature. The objectives of this paper are to 1) Review the functional traits of trees associated with their role in the regulation of CH4 emissions; 2) Assess the importance of inter-specific variability in CH4 fluxes via a global analysis of tree methane fluxes in the literature. Our review highlights that differences in CH4 fluxes between tree species and individuals can be explained by a diversity of traits influencing CH4 transport and microbial production of CH4 such as wood density and secondary metabolites. We propose a functional classification for trees based on the key traits associated with a function in CH4 emissions. We identified the fast-growing species with low wood density, species adapted to flood and species vulnerable to rot as functional groups which can be net sources of CH4 in conditions favorable to CH4 production. The global analysis further demonstrated the importance of taxonomy, with other factors such as land type and season in explaining variability in tree CH4 fluxes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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