Nitrogen availability in forest floors of three tree species on the same site: the role of litter quality
Notice bibliographique
Résumé
Forest floor samples from a 25-year-old plantation of three tree species (Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco), lodgepole pine (Pinus contorta Dougl. var. latifolia Engelm.), and paper birch (Betula papyrifera Marsh.)) growing on the same site were incubated (aerobically) in the laboratory for 29 days. Rates of N mineralization in the forest floors of Douglas-fir (165.1 µg/g) was significantly greater than either birch (72.9 µg/g) or lodgepole pine (51.2 µg/g). Douglas-fir forest floors also had the highest N concentration, lowest C/N ratio, and highest NH4-N concentrations, followed by paper birch and lodgepole pine. Douglas-fir forest floors also mineralized more N per unit of either N or C than the other species. There were no differences in rates of CO2-C mineralization in forest floors among the three species. Nitrogen mineralization rates were positively correlated with the N concentration of the forest floor (r2 = 0.81) and also with the C/N and NH4-N concentration of the forest floor. Nitrogen concentration, C/N, and lignin/N of foliar litter were poor predictors of N mineralization rates resulting from Douglas-fir litter having the lowest N concentrations in litter but the highest rates of net N mineralization in the forest floor. Nitrogen mineralization in the forest floor was negatively correlated (r2 = 0.67) with the lignin concentration in foliar litter. Douglas-fir litter had low lignin concentrations, which may allow more of the mineralized N to remain in inorganic forms rather than being bound in humus. Our results suggest that a component of Douglas-fir might improve N availability in coniferous forest floors.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».