Seasonal Indicators as Key Descriptors of Water Deficit in <i>Sphagnum</i> Farming Systems
Notice bibliographique
Résumé
Paludiculture, in the form of Sphagnum farming, is a renewable and cyclical way to produce Sphagnum moss fibres. The duration and frequency of water deficit due to the positioning of the water table level in the peat profile is a key driver for biomass accumulation rates in Sphagnum farming. For optimal outcomes, it is necessary to establish the threshold water table depth beyond which Sphagnum productivity decreases. In this article the daily water deficit (WD), the sum of daily water deficit (SWD) and the seasonal average water table ( ħ ) are examined to quantify water deficit. The compilation of data from five years of experimental Sphagnum farming, in both managed peatlands and greenhouse mesocosms, was used to build a dataset covering a wide variation of water table levels. This study strengthens the idea that the higher the water deficit, the lower the productivity of the Sphagnum species. Among the water deficit indicators analysed, WD and SWD have stronger correlation with Sphagnum productivity than ħ . The threshold water table depth determined for each subgenus is as follows: Acutifolia at 13.8 ± 1.9 cm, Sphagnum at 12.5 ± 1.4 cm, and Cuspidata at 3.1 ± 1.8 cm. These values correspond to a water table closer to the surface than reported in the literature for Sphagnum peatland recolonisation, which is 40 cm, and this is because the aim in Sphagnum farming is to maximise productivity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».