Soil organic carbon dynamics along a climatic gradient in a southern Appalachian spruce–fir forest
Notice bibliographique
Résumé
A field study was conducted in a high-elevation spruce–fir ( Picea rubens Sarg. – Abies fraseri (Pursh.) Poir) forest in the Great Smoky Mountains National Park to assess the effect of temperature on soil C storage and dynamics. In eight plots along an elevation gradient (1500–1900 m), we measured soil temperature, forest floor and mineral soil C, litter decomposition, soil respiration, and forest floor mean residence time. Mean annual soil temperature and annual degree-days above 5 °C were inversely correlated with elevation. Total soil C (166–241 Mg·ha–1) showed no trend with elevation, while forest floor C accumulation (16.3–35.9 Mg·ha–1) decreased significantly with elevation. Carbon dynamics did not follow a consistent elevation pattern; however, the cooler upper elevations showed the lowest C turnover as indicated by the lowest needle decomposition rate (k = 0.0231·year–1) and the longest mean residence time of forest floor C (22 years). Mean annual CO2efflux from the soil (1020–1830 kg C·ha–1·year–1) was negatively correlated with mean annual soil temperatures and annual degree-days above 5 °C. This gradient study offers useful insights into C release patterns under future warming scenarios, and suggests that the highest elevation may be most susceptible to global warming.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».