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Enregistrement W2102146303 · doi:10.4141/s05-090

Decomposition, δ<sup>13</sup>C, and the “lignin paradox”

2006· article· en· W2102146303 sur OpenAlexaffvenueabout
Caroline M. Preston, J. A. Trofymow, Lawrence B. Flanagan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensUniversity of LethbridgeNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLigninChronosequenceChemistryDecompositionCelluloseTsugaBotanyOrganic chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The natural abundance of 13C (δ13C) generally increases with decomposition of organic matter. This is contrary to the expected decrease, as lignin is hypothesized to accumulate relative to isotopically heavier cellulose. Our objective was to test the hypothesis that 13C depletion should be observed for gymnosperm logs that typically develop advanced brown-rot decay with high lignin content. With increasing lignin concentration [previously determined by nuclear magnetic resonance (NMR)], δ13C tended to become more negative for samples of Pseudotsuga menziesii, Tsuga heterophylla, Thuja plicata, and unidentified species from Coastal Forest Chronosequence sites of southern Vancouver Island. For a larger sample set without NMR analysis, δ13C was significantly more depleted for the highest decay classes, and total C was negatively correlated with δ13C, consistent with the higher total C of lignin than of cellulose. Relationships of total C and δ13C with density were much weaker. We discuss causes for the variability of δ13C in coarse woody debrisfrom these sites, and how the apparent paradox in the predicted change of δ13C with decomposition is largely due to the confusion of lignin, the biopolymer produced by higher plants, with the acid-unhydrolyzable residue (AUR) of the proximate analysis procedure commonly used to assess litter quality in decomposition studies. Key words: Coarse woody debris, decomposition, lignin, 13C NMR, δ13C, proximate analysis

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,174 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations62
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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