Pedodiversity in an old-growth northern hardwood forest in the Huron Mountains, Upper Peninsula, Michigan
Notice bibliographique
Résumé
We investigated three primary causes of old-growth forest pedodiversity imposed by top-down trophic interactions, including pit and mound topography from past tree fall events, current canopy gaps from tree falls, and the influence of individual tree species on soil properties and processes. In this paper, we discuss the effects of pits, mounds, gaps, and individual tree species on pedodiversity in a single soil map unit in an old-growth northern hardwood forest. Pits and level areas had significantly greater soil organic matter, cation-exchange capacity, and exchangeable K and Ca contents than mounds. Gap subplots had significantly less cation-exchange capacity, K, Mg, and Ca compared with level areas within the contiguous forest. Base cations (K, Mg, and Ca) were significantly greater under sugar maple ( Acer saccharum Marsh.) compared with eastern hemlock ( Tsuga canadensis (L.) Carr.). Extractable P was significantly greater under yellow birch ( Betula alleghaniensis Britt.) compared with eastern hemlock. We quantified pedodiversity in an old-growth northern hardwood forest stand and single soil map unit using principal components analyses, ArcGIS, and biodiversity indices. Our results suggest that pedodiversity should be considered in soil survey and forest management.
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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 ».