Responses of forest snail assemblages to soil acidity buffer system and liming
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Physiological constraints from harsh environmental conditions, such as from calcium limitation on acidic soils, is expected not only to affect species richness, but also species abundance distributions. Also, the effects of amendments by calcium addition (soil liming) on these assemblage characteristics are poorly understood. Because of their sensitivity towards calcium availability, we use snails as model organisms and integrate field surveys and literature data. Temperate forest snail data supported a rule‐of‐thumb calibration with pH measurements in water being one unit higher than in KCl buffer. The resulting large data set suggests stepwise changes in snail richness that occur at transitions in soil buffer systems, especially at pH 3.2. Species abundance distributions follow the logseries model in most soil buffer systems, except for the iron buffer range (pH ≤3.2) where they swap to the geometric model. Our findings thus suggest several smaller soil pH thresholds for snail assemblages associated with shifts between soil buffer systems, and a tipping point at the threshold to pH ≤3.2. Liming with ground carbonate rocks is a technique to temporarily increase soil pH and calcium availability in forest soils, but its effects on snail assemblages produced inconsistent results that did not meet expectations from the ameliorated soil pH and might warrant a re‐evaluation of liming applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».