Forest Soil Calcium Dynamics and Water Quality: Implications for Forest Management Planning
Notice bibliographique
Résumé
Forest management planning is increasingly focused at the landscape scale. The resulting increase in planning unit size has fueled debate about forest sustainability, particularly at local scales. In boreal and temperate regions, Ca depletion in forest and aquatic ecosystems is a recently debated issue. Planning decisions that sustain forest soil and surface water Ca require identification of sites sensitive to Ca loss and application of silvicultural prescriptions that maintain background Ca pools and fluxes. Therefore, I synthesized data on forest Ca cycling and export and long-term (>10 yr) soil exchangeable Ca pools and changes in surface water quality. Findings indicated that hardwood forest soils contained over three-times more (P < 0.05), their catchments exported three-times more (P < 0.05), and through leaf-litter fall they recycled twice (p < 0.01) as much Ca as conifer–mixedwood forests. Nonetheless, over similar timeframes, forest floor in mature hardwood stands lost more (P < 0.05) Ca than did conifer–mixedwood soils, which was consistent with net stream and lake Ca losses (P < 0.01). However, surface water acid neutralizing capacity increased (P < 0.01), possibly due to greater sulfate declines relative to Ca. On average, based on soil concentrations and contents, forestry practices did not significantly deplete Ca in either cover type. Study results indicate that stand- and catchment-scale forest Ca pools and fluxes can be used to identify areas potentially sensitive to Ca depletion and water quality degradation. However, considerable variation exists in Ca and acidification responses to external stressors, limiting spatial and temporal projections.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».