Effect of gap size on litter decomposition and soil nitrate concentrations in a high-elevation sprucefir forest
Notice bibliographique
Résumé
Possible mitigation of nitrate losses associated with clearcuts through harvesting smaller gaps was tested in a high-elevation forest of Engelmann spruce (Picea engelmannii Parry ex Engelm.) and subalpine fir (Abies lasiocarpa (Hook.) Nutt.). We measured concentrations of ammonium and nitrate after 6-week buried bag incubations of forest floor and mineral soil samples in replicated plots of uncut forest and gaps of 10, 1.0, and 0.1 ha and single-tree removal for 7 years after harvest. Nitrate concentrations in forest floor and mineral soil were elevated 37 years after harvesting in gaps of 0.1 ha and larger. Removal of the same proportion of trees as single trees did not result in increased nitrate concentrations, suggesting that nitrate losses could be reduced by harvesting single trees rather than creating gaps. Greater N availability was not associated with faster rates of decomposition of litter and forest floor, which were similar in gaps of all sizes (010 ha). Reciprocal transplant of forest floor and soil from the 10-ha gaps and the uncut forests indicated that changes in the nature of the forest floor or soil following harvest had a greater influence on nitrate concentrations than the changes in environmental conditions in the gaps.
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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) | 0,000 | 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 ».