Tree bole mineralization rates of four species of the Canadian eastern boreal forest: implications for nutrient dynamics following stand-replacing disturbances
Notice bibliographique
Résumé
To assess nutrient dynamics in decomposing logs of trembling aspen (Populus tremuloides Michx.), white birch (Betula papyrifera Marsh.), white spruce (Picea glauca (Moench) Voss), and jack pine (Pinus banksiana Lamb.), we monitored mass losses and changes in N and P contents in dead boles from a chronosequence of sites following stand-replacing disturbances. To assess the importance of wood decomposition to nutrient cycling, we compared net estimates of nutrient release from logs with net nutrient immobilization in live-tree biomass of stands as a function of time since disturbance. Mineralization rates were 0.060, 0.053, 0.038, and 0.020·year –1 for trembling aspen, white birch, white spruce, and jack pine logs, respectively. Trembling aspen boles released large quantities of N and P during the first year of decomposition (51 kg·ha –1 of N and 7 kg·ha –1 of P, assuming a bole volume of 150 m 3 ·ha –1 ). White birch boles acted initially as a nutrient sink and delayed the release of immobilized nutrients until a period when the stand's net nutrient immobilization rates were highest. Jack pine boles appeared to be intermediate in terms of their contribution as a sink or a source of nutrients but, in mature stands, provided up to 40% of N and 26% of P immobilized annually in tree biomass. As pure stands of white spruce are rare in boreal Quebec, information on nutrient accumulation in white spruce stands was not available.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».