Decomposition and change in N and organic composition of small-diameter Douglas-fir woody debris over 23 years
Notice bibliographique
Résumé
Managing second-growth forests for multiple benefits requires enhanced information on decomposition of woody debris generated during forestry operations. Experimental thinning and biomass sampling at the Shawnigan Lake Research Forest on southern Vancouver Island facilitated retrospective sampling of Douglas-fir ( Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) stem sections (4.9–21.5 cm diameter) from 0 to 23 years after cutting. A sigmoidal pattern of density loss was observed, while a single-exponential fit gave a decay rate (k) of 0.058 year–1. Initial N concentrations were higher in bark than in sapwood and heartwood, and all increased during decay, while C/N ratios declined to around 175 for wood and 70 for bark. Nitrogen contents initially increased but tended to decline after about 50% C loss. Solid-state 13C nuclear magnetic resonance spectroscopy showed little change in organic composition, consistent with white-rot fungal decay, with only a few 19-year samples showing large increases in lignin typical of extensive brown-rot decay. Hydrolyzable monosaccharides of wood and bark were dominated by glucose followed by mannose, xylose, galactose, and arabinose. For wood, the mole fraction of mannose decreased with decomposition, whereas those of glucose, arabinose, and galactose increased slightly and that of xylose remained constant for both brown and white rot. Our results support indications that decomposition of smaller diameter woody debris from managed conifer forests will likely be dominated by white-rot fungi, leaving residues high in cellulose rather than in lignin.
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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 ».