Fine-root decomposition and N dynamics in coniferous forests of the Pacific Northwest, U.S.A.
Notice bibliographique
Résumé
We examined the effects of species, initial substrate quality, and site differences (including temperature, precipitation, and soil N availability) on fine-root (<2 mm diameter) decomposition in litter bags and its N dynamics in Sitka spruce (Picea sitchensis (Bong) Carrière), Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco), and ponderosa pine (Pinus ponderosa Dougl. ex P. & C. Laws.) forests in Oregon, U.S.A. Species significantly influenced fine-root mass loss during the first 2 years of decomposition. Over the same period, site differences had little impact on decomposition of fine roots. The percentage of initial mass remaining of decomposing fine roots fitted a single-exponential model. The decomposition rate constant (k) for all 15 species examined ranged from 0.172 year1 for Engelmann spruce (Picea engelmanni Parry ex Engelm.) to 0.386 year1 for Oregon ash (Fraxinus latifolia Benth.). Initial C quality indices (e.g., cellulose concentration, lignin concentration) of fine roots were correlated with fine-root decomposition rates. In contrast, initial N concentration and soil N availability were not correlated with fine-root decomposition rates. The rate of N released from decomposing roots was positively correlated with the initial N concentration of the fine roots. The data suggest that decomposing fine roots could release at least 20 kg N/ha annually in mature Douglas-fir forests of the Pacific Northwest.
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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 | 0,000 | 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 ».