Decoupling litter respiration from whole-soil respiration along an elevation gradient in a Rocky Mountain mixed-conifer forest
Notice bibliographique
Résumé
Litter respiration (RL) represents a significant portion of whole-soil respiration (RS) in forests, yet climatic correlations with RLhave seldom been examined. Because RLis reduced at low humidities and RSis reduced at low temperatures, these components may show divergent trends with elevation in western North American forests. Using a litter-removal experiment along a forested 750 m elevation gradient in the Rocky Mountains of northern Idaho, USA, we measured RSon soils from which litter had been removed (RNL) and, by difference, RL. Mean RLrepresented 16% (SE = 2%) of mean RSfrom July through October of 2007 and 2008. RSwas highest at warmer times and sites, and was not suppressed by low soil moisture. In contrast, RLwas highest at cooler times, when humidity and gravimetric litter water content were highest. RLwas highest at mid-elevations, representing neither the warmest nor wettest sites. Sixty-three percent of variability in site RLwas explained by both mean annual temperature (MAT) and mean annual relative humidity (MARH), including a positive interaction effect between MAT and MARH. Our results imply that the equilibration of litter with atmospheric humidity is an important control over litter respiration rates.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; 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 ».