Variation in overstory nitrogen uptake in a small, high-elevation southern Appalachian spruce-fir watershed
Notice bibliographique
Résumé
High-elevation red spruce (Picea rubens Sarg.) Fraser fir (Abies fraseri (Pursh) Poir.) forests of the southern Appalachians exhibit considerable spatial heterogeneity in structure, and possibly in N uptake, because of a combination of natural disturbances and heavy fir mortality caused by infestations of the exotic balsam woolly adelgid (Adelges piceae Ratz). The objectives of this study are to determine spatial variability in tree N uptake in a small high-elevation catchment in the Great Smoky Mountains National Park, compare outcomes among calculation methods, and assess the influence of stand and landscape properties on N uptake. Tree N uptake is estimated for fifty 20 × 20 m plots in the Noland Divide Watershed (NDW). Components considered in the calculations are stem growth, foliage increment, and mortality of spruce, fir, and yellow birch (Betula alleghaniensis Britt.) from 1993 and 1998 stand inventories; throughfall N flux measured in summers 1998 and 1999; litterfall N return for 1 year in a subset of 12 plots; tissue N analyses; and atmospheric N deposition and root turnover estimates from the literature. Overstory N uptake varies spatially within NDW, with a CV of 941% depending on the calculation method. Variability among methods is even higher, with an almost 15-fold difference between the smallest and largest average overstory uptake estimate (5 vs. 74 kg·ha1·year1). Only 5 and 3 kg·ha1·year1of N is sequestered in wood and foliar increment, respectively, while 36 kg·ha1of N returns annually as aboveground litterfall. Uptake and its components are correlated with measures of stand structure but not with elevation or aspect.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».