Macronutrient input from pollen in two regenerating pine stands in southeast Korea
Notice bibliographique
Résumé
This study examined macronutrient input from pollen in two naturally regenerating pine stands in southeast Korea. Durham gravity pollen collectors were used to measure pine pollen deposition and the macronutrients in the collected pine pollen were analyzed. In 1998, pine pollen deposition began just before 18 April and lasted for approximately 2 weeks. Total pine pollen deposition differed between the two sampling sites; 27.5 kg ha −1 was collected from the mature stand and 17.7 kg ha −1 was collected from the young stand. The values for nutrient deposition from pine pollen are 549 g ha −1 N, 78 g ha −1 P, 240 g ha −1 K, 45 g ha −1 S and 22 g ha −1 Mg at the mature stand and 353 g ha −1 N, 51 g ha −1 P, 151 g ha −1 K, 27 g ha −1 S and 14 g ha −1 Mg at the young stand, suggesting that nutrients from pine pollen contribute to forest nutrient cycling. The pine pollen deposition values obtained from our study (17.7–27.5 kg −1 ha −1 year −1 ) are approximately 1/115–180‐fold that of pine litterfall in Korea. If we take pollen nutrients into account, the contribution rate of pollen to the annual nutrient input is very high in our study (N 1/30, P 1/5, K 1/9 that of litterfall). Macronutrient deposition from pine pollen is concentrated temporally in spring. Although the annual contribution of nutrient mass by pollen is small compared to that of litterfall, the rapid turnover rate of pollen nutrients combined with episodic deposition suggests that pollen may play a disproportionate role in temperate pine forest nutrient cycling.
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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 | 0,000 | 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 ».