Produção, acúmulo e decomposição da serapilheira em uma restinga da Ilha do Mel, Paranaguá, PR, Brasil
Bibliographic record
Abstract
Em uma formação de restinga na Ilha do Mel, Paranaguá-PR, foram avaliadas, mensalmente, a serapilheira produzida e a acumulada, em quadrados de 0,25 m², durante um ano (julho/1996-junho/1997). A decomposição, mensal e anual, foi estimada, indiretamente, pela razão entre serapilheira produzida e acumulada. A produção anual de serapilheira de 5,1 t.ha-1 encontra-se no limite inferior aos obtidos em outras florestas tropicais, e decorre, provavelmente, do solo arenoso e pobre em nutrientes. A produção e a decomposição foram sazonais, mais intensa durante o período mais quente e chuvoso, estando relacionadas, principalmente, à temperatura. O pequeno acúmulo de serapilheira (5,5t.ha-1.ano -1), e a ausência de variações mensais significativas neste compartimento denotam o sincronismo entre estes processos, que, aliado a taxa de decomposição anual relativamente baixa (kL = 0,92), representa grande valor adaptativo para o ecossistema, pois, pode minimizar as perdas por lixiviação e permitir um melhor aproveitamento dos nutrientes e água disponíveis momentaneamente. Tais mecanismos, bem como o caráter perenifólio das espécies, escleromorfia, e uma rede de raízes superficiais, possibilitam o desenvolvimento da comunidade vegetal sob as condições oligotróficas do solo. Estes, além do clima, parecem exercer uma forte influencia na determinação dos padrões de produção e decomposição da serapilheira.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".