Do decomposing Scots pine, Norway spruce, and silver birch stems retain nitrogen?
Notice bibliographique
Résumé
The contents of nitrogen (N) have generally been observed to increase in the early stages of decomposition in coarse woody debris and then to decrease slowly. This is potentially an important mechanism of nutrient retention in ecosystems after disturbances. We studied N dynamics in decomposing Scots pine ( Pinus sylvestris L.), Norway spruce ( Picea abies (L.) Karst.), and silver birch ( Betula pendula Roth.) stems in Finland. The oldest stems had decomposed for 34 (spruce and birch) or 45 (pine) years. Concentrations of N in both fallen logs and standing snags increased and C/N ratios decreased with time, and birch had significantly higher N concentrations and lower C/N ratios than pine and spruce. Even though increased N contents were observed in some cases, N was generally already released in the early stages of decomposition and more rapidly from birch than from conifers. Based on model analysis, from 40% (pine and spruce) to 50% (birch) of initial N was released within 30 years. The results suggest that decomposing stems of especially Scots pine and Norway spruce retain N rather effectively in boreal forest ecosystems and form a long-term, small but steady N pool with a slow release rate.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».