Nitrogen mineralization and nitrification in a mixed-conifer forest in southern California: controlling factors, fluxes, and nitrogen fertilization response at a high and low nitrogen deposition site
Notice bibliographique
Résumé
Net fluxes of nitrogen (N) mineralization and nitrification were measured in situ on a monthly basis for 3 years at a high (HN) and low (LN) N deposition site in the San Bernardino Mountains, California. Mean N mineralization fluxes in the forest floor and top 10 cm of mineral soil were 19.0 and 59.8 kg N·ha–1·year–1 at LN and HN, respectively. Mean net nitrification fluxes were 11.2 and 55.9 kg N·ha–1·year–1 at LN and HN, respectively. Relative nitrification (the percent N mineralized that was nitrified) was generally lower under Pinus ponderosa Dougl. ex P. & C. Laws. (or Pinus jeffreyi Grev. & Balf.) canopies than under Quercus kelloggii Newb. or open canopies. The rate of net N mineralization was the key factor for predicting the rate of net nitrification. Fertilization with 50 and 150 kg N·ha–1 at LN significantly increased the rates of net mineralization and net nitrification. At HN fertilization had no significant effect on net nitrification. We conclude that at low-deposition sites increased nitrification occurs in the short term in response to added N, but that sustained elevated net nitrification is driven by the accumulation of N-enriched litter and soil organic matter in conjunction with chronic throughfall N deposition inputs.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».