Factors controlling litter production in a large Mediterranean river floodplain forest
Notice bibliographique
Résumé
Although litter production is an essential floodplain forest function, the drivers and their relative importance remain largely unknown, especially in semi-arid rivers. The influence of forest structure, flooding regime, soil conditions, and litterfall chemistry (a total of 17 variables) on spatial variability of litter production within the Middle Ebro River floodplain forests (northeastern Spain) was examined by monitoring litterfall in 12 forest plots in 2007. Linear mixed effects (LME) models, using stem density (SD), river distance (RD) (or soil total organic C (TOC)), and soil total P (TP) as independent predictors, explained 51% of the variance in litter production, while an alternative LME model using SD and P use efficiency (P-NUE) explained 40%. In particular, litter increased with SD and TP and decreased with RD, P-NUE, and TOC. Based on these results, P limitation appears to be controlling litter production in a rather dry hydrological regime. We hypothesized that a deficient sediment input at the plot scale (especially in the outer floodplain), with flood quality (overbank flooding, ground-water seepage, ponding) being a greater determinant than quantity (flood duration, water table levels), might ultimately be responsible for the spatial variability observed in litter production.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».