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Enregistrement W7056104155

Ecosystem-Level Responses to Increased Atmospheric Nitrogen Deposition in an Ontario Hayfield of Varying Soil Texture

2022· dissertation· en· W7056104155 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcosystemLoamCarbon dioxide in Earth's atmosphereBiomass (ecology)Deposition (geology)Soil textureTerrestrial ecosystemCarbon dioxideSoil carbonGrowing season
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atmospheric deposition of nitrogen (N) derived from agricultural intensification (fertilizer addition) and fossil fuel burning is likely to significantly affect the long-term stability of many ecosystems because it impacts plant growth, species diversity, and overall carbon and nutrient cycling. The characteristically high biomass and substantial belowground inputs to the soil carbon pool of semi-natural grassland ecosystems suggest that they could be one of the most important terrestrial carbon sinks for future climate change mitigation. However, the long-term consequences of enhanced atmospheric N deposition on such grasslands are difficult to predict because their responses to increased low-level N availability may be strongly influenced by factors such as soil texture that have not been investigated. The objective of this research was to determine the impacts of 16 years of low-level experimental N addition (simulating 2050 atmospheric N input rates) to a hayfield of varying soil texture (clay loam – sandy loam) on species diversity, above- and belowground biomass and ecosystem carbon dioxide fluxes. The chronic low-level N additions had no significant impacts on growth of any plant species or on carbon dioxide fluxes. Instead, ecosystem carbon dioxide fluxes over the growing season were primarily influenced by soil texture, soil temperature, and sampling date. Aboveground biomass and species diversity were best explained by variation in mean growing season soil moisture, while belowground biomass did not vary in response to any measured environmental parameter (including soil texture). The consistent lack of responses to the N addition treatment indicates that future increases in atmospheric N deposition are unlikely to have major impacts on Ontario’s hayfields. By contrast, the strong interconnected influences of soil texture and soil moisture on multiple community and ecosystem-level properties suggest that the consequences of anticipated future declines in summer precipitation on hayfield vegetation will be strongly influenced by soil texture. Therefore, since the soils in this region are heterogeneous in texture at multiple scales, future climate changes are likely to have substantial, but spatially variable, impacts on plant community structure and carbon balance in its hayfield ecosystems.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,545
Score d'incertitude au seuil0,905

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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