Effects of loblolly pine litter, forest floor, and root exclusion on mineral soil carbon in a Florida Spodosol
Notice bibliographique
Résumé
Quantifying soil organic carbon (SOC) inputs in the surface soil is a critical component for assessing the potential for carbon sequestration of managed pine forests. This study used a sequential exclusion of aboveground litter inputs (L, litter exclusion) and aboveground plus belowground inputs (LR, litter and root exclusion) to segregate carbon sources contributing to the development and maintenance of SOC in the surface soil supporting juvenile loblolly pine (Pinus taeda L.) in its rapid growth phase. The study spanned the 7th to 10th year of stand growth. Soil physical size fractions (>2 mm, ≤2 mm, 2000–250 μm, 250–150 μm, 150–53 μm, and <53 μm) were used to investigate the change in native SOC over time in the untreated control plots (UC, untreated control) and the effects of exclusion treatments. An accretion rate of 4.6 Mg SOC·ha−1 of soil·year−1 was observed in the fine earth fraction (≤2 mm), reflecting the rapid phase of stand growth. The accretion was primarily observed in the upper 10 cm of the soil. Treatment effects were most apparent in soil bulk density, SOC of the fine earth, and 150–53 μm size fractions. In general, changes in SOC observed in the L treatment was an intermediate increase between the UC and LR treatments, where only the removal of roots provided no change in SOC and was significantly different from the control (p = 0.05). We conclude that a major contributor to the maintenance and increase of SOC in this fast-growing pine ecosystem was due to root turnover (60%), with 40% due to aboveground litter inputs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».