Tree species and soil nutrient profiles in old-growth forests of the Oregon Coast Range
Notice bibliographique
Résumé
Old-growth forests of the Pacific Northwest provide a unique opportunity to examine tree species – soil relationships in ecosystems that have developed without significant human disturbance. We characterized foliage, forest floor, and mineral soil nutrients associated with four canopy tree species (Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirbel) Franco), western hemlock (Tsuga heterophylla (Raf.) Sarg.), western redcedar (Thuja plicata Donn ex D. Don), and bigleaf maple (Acer macrophyllum Pursh)) in eight old-growth forests of the Oregon Coast Range. The greatest forest floor accumulations of C, N, P, Ca, Mg, and K occurred under Douglas-fir, primarily due to greater forest floor mass. In mineral soil, western hemlock exhibited significantly lower Ca concentration and sum of cations (Ca + Mg + K) than bigleaf maple, with intermediate values for Douglas-fir and western redcedar. Bigleaf maple explained most species-based differences in foliar nutrients, displaying high concentrations of N, P, Ca, Mg, and K. Foliar P and N:P variations largely reflected soil P variation across sites. The four tree species that we examined exhibited a number of individualistic effects on soil nutrient levels that contribute to biogeochemical heterogeneity in these ecosystems. Where fire suppression and long-term succession favor dominance by highly shade-tolerant western hemlock, our results suggest a potential for declines in both soil Ca availability and soil biogeochemical heterogeneity in old-growth forests.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».