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Enregistrement W7096670036

Agricultural and Forest Meteorology 123 (2004) 201–219 Sensitivity and uncertainty of the carbon balance of a Pacific Northwest Douglas-fir forest during an El Niño/La Niña cycle

2003· article· en· W7096670036 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEddy covarianceEcosystemEcosystem respirationPrecipitationClimate changeProductivityCarbon cycleAnnual cycle
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The annual net ecosystem productivity (FNEP) of a second-growth Douglas-fir stand established in 1949 on the Canadian West Coast varied considerably over the 4-year period between 1998 and 2001. This period included the El Niño/La Niña cycle during the northern hemispheric winters of 1997/1998 and 1998/1999, offering a unique opportunity to study how a typical forest ecosystem in the Pacific Northwest reacts to interannual climate variability. This was possible even though annual FNEP values calculated from eddy covariance (EC) measurements of CO2 fluxes were subject to biases. These were largely due to the failure of the EC method to accurately measure losses of CO2 under low turbulence conditions at night, which caused FNEP overestimates of as much as 90 g C m−2 per year. As these biases were largely unaffected by interannual climate variability, it was possible to reliably quantify interannual differences in FNEP estimates if they were larger than random variability, which was estimated to be±30 g C m−2 per year at most. Interannual differences were mainly due to differences in ecosystem respiration (R) between the 4 years. In the year following the 1997/1998 El Niño, high air temperatures led to the highest annual R of the 4 years, while annual gross ecosystem photosynthesis (P) was only slightly higher than normal. This resulted in 1998 having the lowest FNEP (270 g C m−2 per year) of the 4 years. For 1999, a cool and cloudy La Niña year, FNEP was

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,168 · 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
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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