Decomposition and nutrient release from four epiphytic lichen litters in sub-boreal spruce forests
Notice bibliographique
Résumé
Epiphytic lichens are highly abundant in many sub-boreal forests and may be important components of nutrient cycling. Decomposition of, and nutrient release from, two cyanolichens (with N 2 -fixing cyanobacterial partners) and two chlorolichens (with green-algal partners) were quantified to estimate N inputs from epiphytic lichen litter in late-seral forests. Initial decay rates were strongly correlated with initial %N; the high-N cyanolichen litters ( Nephroma helveticum Ach. and Lobaria pulmonaria (L.) Hoffm.) lost 26% more mass than the lower-N chlorolichen litters ( Alectoria sarmentosa (Ach.) Ach. and Platismatia glauca (L.) W.L. Culb. & C.F. Culb.) over the first 4 months. Morphological characteristics also influenced decay, as decomposition of the hair chlorolichen (A. sarmentosa) was similar to that of the foliose cyanolichens, despite an N concentration that was 87% lower. N was immediately released from cyanolichen litters and retained in chlorolichen litters. After 24 months of decay, N concentrations remained highly divergent with 22–27 and 7–8 mg N·g –1 in cyanolichen and chlorolichen litter, respectively. Cyanolichen litter represents 0.1%–2.3% of the total aboveground litter biomass and 0.5%–11.5% of the total N input from aboveground litterfall. Decomposition of cyanolichen litter is estimated to release up to 2.1 kg N·ha –1 ·year –1 of newly fixed N that would otherwise be unavailable in mature sub-boreal forests.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».