Wildfire mitigation strategies affect soil enzyme activity and soil organic carbon in loblolly pine (<i>Pinus taeda</i>) forests
Notice bibliographique
Résumé
We quantified the effects of three wildfire hazard reduction treatments (prescribed fire, thinning from below, and the combination of fire and thinning), and passive management (control) on mineral soil organic C, and enzyme activity in loblolly pine (Pinus taeda L.) forests on the Piedmont of South Carolina. Soil organic C was reduced by thinning, either alone or with prescribed fire, and this effect persisted through the fourth post-treatment year. Fire also resulted in reduced soil organic C, but not until several years after treatment. Soil C/N ratio initially increased after fire, either alone or with thinning, but this difference did not persist. The activities of three soil enzymes (acid phosphatase, chitinase, and phenol oxidase) in the upper mineral soil were quantified as measures of microbial activity. During the fourth post-treatment year we observed significant stimulation of all three enzyme systems as a result of thinning or thinning and burning. Although the patterns of variation in acid phosphatase and chitinase activity among treatments were similar during the first and fourth post-treatment years, the first-year treatment effects were not statistically significant. Given the management objective of utilizing these stands for timber production, the increased potential for rapid nutrient turnover offered by thinning gives this approach advantages over prescribed fire; however, management for maximum long-term storage of soil C may be better facilitated by prescribed fire.
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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 ».