Long-term development of above- and below-ground carbon stocks following land-use change in subalpine ecosystems of the Swiss National Park
Notice bibliographique
Résumé
Vegetation changes following agricultural land abandonment at high elevation — which is frequent in Europe — could have a major impact on carbon (C) sequestration. However, most information on the effects of vegetation changes on ecosystem C stocks originates from low-elevation studies on reforestation or early successional forests, and little is known about how these stocks change during long-term secondary forest succession and at high elevation. We assessed aboveground, belowground, and ecosystem organic matter and C stocks in high-elevation ecosystems that represent the long-term development (centuries) following land abandonment: short- and tall-grass pastures, Swiss mountain pine (Pinus mugo Turra), mixed-conifer, and Swiss stone pine ( Pinus cembra L.) – European larch ( Larix decidua P. Mill.) forests. Aboveground C stocks were lowest in the short-grass pastures (0.1 Mg C·ha–1) and reached a maximum in the mixed-conifer and stone pine – larch forests (166 Mg C·ha–1). Belowground C stocks did not differ among the ecosystems studied. We only detected ecosystem C sequestration during reforestation; whereas no significant differences in ecosystem C stocks were found during long-term secondary forest development. Our calculations showed that only an additional 1733–3032 Mg C·year–1 would be sequestered owing to natural reforestation in high-elevation Switzerland, which likely can be considered negligible compared with total annual C sequestration calculated for Swiss forests in other studies.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».