In situ decomposition of northern hardwood tree boles: decay rates and nutrient dynamics in wood and bark
Notice bibliographique
Résumé
The decomposition of coarse woody debris contributes to forest nutrient sustainability and carbon (C) balances, yet few field studies have been undertaken to investigate these relationships in northern hardwood forests. We used a paired-sample approach to study the decomposition of sugar maple (Acer saccharum Marsh.), American beech (Fagus grandifolia Erhr.), and yellow birch (Betula alleghaniensis Britt.) boles at the Hubbard Brook Experimental Forest in New Hampshire. Mass loss over 16 years followed a first-order exponential decay pattern with half-lives ranging from 4.9 to 9.4 years in bark and from 7.3 to 10.9 years in wood. Nitrogen (N) and phosphorus (P) concentrations increased significantly during decomposition, resulting in sharp decreases in C:N and C:P ratios. We did not, however, observe significant net increases in the amount of N or P stored in decomposing boles, as reported in some other studies. Calcium (Ca) concentration decreased by up to 50% in bark but more than doubled in wood of all species. The retention of Ca in decomposing wood helps maintain Ca pools in this base-poor ecosystem. Together, the exponential model for mass loss and a combined power-exponential model for changes in nutrient concentrations were able to simulate nutrient dynamics in decomposing boles after clear-cutting in an adjacent watershed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».