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Enregistrement W6894271199 · doi:10.5683/sp3/pvbg2s

Data for: Response of boreal plant communities and forest floor carbon fluxes to experimental nutrient additions

2023· dataset· en· W6894271199 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2023
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForest floorUnderstoryBorealPeatPlant communityCanopyNutrientTaigaPermafrostSoil carbon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is the final dataset for the publication "Response of boreal plant communities and forest floor carbon fluxes to experimental nutrient additions" published in the peer-reviewed journal Ecosystems in 2024. This dataset includes three primary files: the plant community composition data the plant functional trait data the forest floor carbon flux and associated environmental variables data. Combined, the plant community composition data and plant functional trait data were used to calculate the community-weighted mean traits presented in the manuscript. These data explored changes in community-weighted mean traits of both moss and understory vascular plant communities as well as forest floor carbon flux with nutrient fertilization emulating nutrient increases following permafrost thaw in a boreal peatland (Scotty Creek Research Station, NT: 61°18′ N, 121°,18′ W). We had two sites in this boreal peatland: one with high canopy cover, and one with low canopy cover. We conducted an experiment whereby we set up 25, 0.5 m^2 quadrats at two sites within a boreal peatland (50 total quadrats). We had five different nutrient treatments with five replicates each: an unmanipulated control (no fertilizer or mechanical disturbance), a manipulated control (no fertilizer, with mechanical disturbance similar to the fertilized treatments), shallow fertilization (nutrient added at 20cm soil depth emulating increasing microbial mineralization with warming soil), deep fertilization (nutrient added at 40 cm soil depth emulating release of previously frozen nutrient-rich soil to the active layer), and shallow + deep fertilization (emulating both the shallow and deep treatments simultaneously). 12-4-8 NPK MiracleGro slow-release fertilizer was applied at a dosage of 6 g N m-2. This value is roughly four times that of the predicted maximum rate of increase in N from rising soil temperature and permafrost thaw (e.g., 1.3 g N m-2 yr-1; Keuper and others 2012, Global Change Biology 18: 1998) but is similar to Keuper and others (2017, Global Change Biology 23: 4257). Furthermore, being slow-release fertilizer, we expected slow nutrient release over the two-year experiment, mimicking natural conditions. The two sites whereby we set up the experiment differed in canopy cover and therefore allowed us to test if light availability effected the response of carbon fluxes and plant communities to nutrient increases. See (link to paper) for more detailed methodology.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,426

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1270,069

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,252 · 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
GenreJeu de données

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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