Decomposition, δ<sup>13</sup>C, and the “lignin paradox”
Notice bibliographique
Résumé
The natural abundance of 13 C (δ 13 C) 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 13 C 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)], δ 13 C 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, δ 13 C was significantly more depleted for the highest decay classes, and total C was negatively correlated with δ 13 C, consistent with the higher total C of lignin than of cellulose. Relationships of total C and δ 13 C with density were much weaker. We discuss causes for the variability of δ 13 C in coarse woody debrisfrom these sites, and how the apparent paradox in the predicted change of δ 13 C 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, 13 C NMR, δ 13 C, proximate analysis
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».