Seasonal nutrient transfers by foliar resorption, leaching, and litter fall in a northern hardwood forest at Lake Clair Watershed, Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
A descriptive temporal model was used to evaluate the flow of macronutrients (N, P, K, Ca, and Mg) between the forest canopy and incident precipitation for the Lake Clair Watershed (LCW) located in the northern hardwood forest region of Quebec, Canada. The model also quantified the resorption mechanism. Wet precipitation, throughfall, foliage, and litter fall data for 1997 were used to quantify the following: (1) dry deposition intercepted by forest cover (0.38, 0.07, 0.07, and 0.03 kg·ha1 for Ca, K, Mg, and P, respectively); (2) leaching from foliage (1.81, 6.46, 0.48, and 0.13 kg·ha1 for Ca, K, Mg, and P, respectively); and (3) foliar resorption (N = 65%, P = 65%, K = 42%, Mg = 30%, and Ca = 10%). Foliar N, P, and K pools increased after bud break and remained constant until mid-September when they decreased rapidly. The foliar Ca pool increased until leaf fall, while the foliar Mg pool reached a maximum in early July and decreased slowly until leaf senescence. Phosphorus, K, Ca, and Mg were leached from the canopy whereas N from wet precipitation was retained by the canopy. The relatively high Mg and Ca resorption rates are consistent with the low soil Ca and Mg availability reported at the LCW. Consideration of leaching and dry deposition, as well as the temporal dimension, demonstrated the importance of each of these parameters for increasing the accuracy of the foliar nutrient resorption estimates.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».