Spatial variability in soil nutrient availability in an oak-pine forest: potential effects of tree species
Notice bibliographique
Résumé
Established species have been shown to affect soil nutrient availability, but the effects of "native invasive" species on soil nutrient availability are relatively unknown. Oak-dominated forests in the eastern deciduous forest are dynamic in their species composition, with increasing dominance of red maple (Acer rubrum L.) in the midstory and overstory. We hypothesized that higher quality red maple litter within a litter matrix dominated by oaks would accelerate N turnover, increase nutrient availability in the soil, and result in a thinner and less massive O horizon. We examined nutrient availability in soils under three overstory tree species (Quercus prinus L., A. rubrum, and Pinus echinata Mill. or Pinus rigida Mill.), under a shrub (Vaccinium spp.), and in locations without tree stems ("no tree"). Ex tract able nutrients (P, K, Mg, Ca) and total and available N were quantified in the O horizon and upper mineral soil at 0.5 m and 1.0 m from the base of individual trees or from the center of Vaccinium and no-tree locations. Despite low lignin concentration in red maple litter and low lignin/N ratio, the lowest N mineralization rates were found in red maple microsites; the highest N mineralization rates were found under oak. Extractable cations were generally highest under red maple and lowest under pines, and red maple had the highest levels of total N (but not NO3or NH4) in the upper mineral soil. Shifting species composition towards red maple and away from pines in these forests may alter nutrient cycling by increasing surface soil cation availability, but reducing soil N mineralization.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».