Amount, position, and age of coarse wood influence litter decomposition in postfire<i>Pinus contorta</i>stands
Notice bibliographique
Résumé
Spatial variation in vegetation and coarse wood is a major source of forest heterogeneity, yet little is known about how this affects ecosystem processes. In 15-year-old postfire lodgepole pine (Pinus contorta var. latifolia Englem.) stands in Yellowstone National Park, Wyoming, we investigated how the decomposition rate varies with the position of coarse wood and other dominant structures within and among stands. Tongue depressors (TD) (made of birch (Betula sp.)) and litterbags containing herbaceous litter (HL) and needle litter (NL) were deployed for 2 years within 3 burned stands and among 17 burned stands (each 0.25 ha). Within stands, the decomposition rate varied among six microsite treatments (above and below legacy wood, below logs on the ground and elevated logs, below saplings, and on open soil). Two-year mean mass loss from all litter types was least under elevated logs (HL 34.0%, NL 8.6%, TD 3.5%) and greatest under legacy wood (HL 55%, NL 33%, TD 12%). The moisture level was consistently lowest under elevated logs and highest beneath logs on the ground. Among forest stands, 2-year mass losses from HL and TD were negatively related to the amount of elevated wood. The influence of coarse wood on litter decomposition at two spatial scales suggests that coarse-wood accumulation creates long-term spatial heterogeneity in carbon and nutrient cycles.
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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) | 0,001 | 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 ».