Foliar methane and nitrous oxide flux: patterns and drivers in temperate tree species
Notice bibliographique
Résumé
The dataset comprises repeated in-situ measurements of foliar and soil gas fluxes, as well as leaf and soil elemental traits, for 25 temperate tree species interplanted at a forest restoration site. Its primary purpose is to quantify species-specific foliar contributions to atmospheric methane (CH₄), nitrous oxide (N₂O), carbon dioxide (CO₂), and water vapor (H₂O) fluxes, and to explore how these fluxes relate to leaf traits, soil properties, and plant functional strategies. The dataset contains 500 observations across 31 variables, including species identity (common and scientific names), taxonomic family, functional traits such as shade, drought, and waterlogging tolerance, and leaf type (deciduous or evergreen). Individual trees and leaves are uniquely identified, and measurements were collected across multiple seasons. Foliar variables include CH₄, N₂O, CO₂, and H₂O fluxes, as well as leaf carbon and nitrogen content, while soil variables include corresponding gas fluxes and soil carbon and nitrogen concentrations. Additionally, leaf structural traits such as specific leaf area (SLA) are included to facilitate trait-based analyses. This dataset enables comprehensive analyses of interspecific and seasonal variation in foliar greenhouse gas exchange, the mechanistic links to microbial and physiological traits, and the contribution of temperate tree foliage to ecosystem-level greenhouse gas budgets. It provides both the breadth (25 species) and depth (multiple leaves per tree, repeated measurements across seasons) required to explore functional relationships between plant traits, environmental tolerance strategies, and foliar gas fluxes.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».