Soil percent carbon and nitrogen:Dimensions of Biodiversity - Genetic, Phylogenetic, Functional, and Remotely Sensed Diversity
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Novel remote sensing methods for monitoring the Earth's biodiversity will be applied to experimental manipulations of plant diversity - allowing scientists to examine the linkages between plant biodiversity, soil microbe diversity and ecosystem function at multiple scales of spatial resolution. Specifically, we propose to link remotely sensed optical diversity to plant functional, phylogenetic and genotypic diversity aboveground and to net primary production (NPP), and soil properties and microbial processes belowground, as a basis for predicting ecosystem processes with remote sensing. Our central hypothesis is that i) biodiversity (genotypic, functional and phylogenetic diversity) at one trophic level (plants) drives genetic and functional diversity in other trophic levels (soil microbes) with consequences for ecosystem function and ii) that such diversity can be detected remotely at multiple scales of spatial resolution. We propose to test this hypotheses within the long-term prairie biodiversity experiment (e120 Big Bio), the newly established Forest and Biodiversity (e271 FAB 1) experiment, and the Biodiversity of Willows and Poplars (e277 BiWaP) experiment. We will measure optical properties of these plots at the leaf level, 1 m above the plant canopy and from aircraft. Leaf level sampling and percent cover estimates will be non-destructive. Biomass sampling in Big Bio will follow standard protocol for the long-term experiment. Biomass estimates in FAB and BiWaP will use non-destructive methods. Below ground sampling in BigBio will be taken within the clip strip for biomass harvest. The proposed research involves researchers at the University of Minnesota, the University of Alberta, the University of Nebraska Lincoln, the University of Wisconsin, and Appalachian State University.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle