PFTC6 - PFTCourses plant functional traits, carbon fluxes, temperatures, and spectral data from climate and global change experiments along climate gradients in Western Norway
Notice bibliographique
Résumé
Plant functional trait-based approaches are powerful tools to assess the consequences of global environmental changes for plant ecophysiology, population and community ecology, ecosystem functioning, and landscape ecology. Here, we present data capturing these ecological dimensions from grazing, nitrogen addition, and warming experiments conducted along a 821 m a.s.l. elevation gradient and from a climate warming experiment conducted across a 3,200 mm precipitation gradient in boreal and alpine grasslands in Vestland County, Norway. From these systems we collected 28,762 plant and leaf functional trait measurements from 76 vascular plant species, 88 leaf assimilation-temperature responses, 577 leaf handheld hyperspectral readings, 2.26 billion leaf temperature measurements, 3,696 ecosystem CO2 flux measurements, and 10.69 ha of multispectral (10-band) and RGB cm-resolution imagery from 4,648 individual images obtained from airborne sensors. These data augment existing longer-term data on local climate, soils, plant populations, plant community composition, and ecosystem functioning from within the same experiments and study systems and from similar systems in other mountain regions globally.
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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 | 0,010 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».