Leaf litter decomposition of four tree species in subtropical China.
Notice bibliographique
Résumé
In order to know its material cycling in the forest ecosystem for better sustainable management,leaf litter of four tree species(Pinus massoniana,Cyclobalanopsis glauca,Torreya grandis,and Carya cathayensis) from subtropical China was studied in a decomposition experiment with nylon bag using a correlation analysis. Leaf litter were collected in Chun’an County of Zhejiang Province,in March of 2006,drying at 80 ℃ to constant weight,packed with 144 nylon bags,then replaced to evergreen broad-leaf forest's ground surface. Twelve bags were withdrawn once a month. Then determine weight loss rate,and N,P,K,C and lignin contents variation. Results showed that the decomposition rate of T. grandis was fastest,annual decomposition coefficient(k) is 1.70,whereas the slowest was P. massoniana,k = 0.49. The correlation analysis was significant for litter decomposition rate and both initial N concentration(r = 0.99,P0.01) and initial P concentration(r = 0.97,P0.05) . During litter decomposition,N and P concentrations in leaf litter of Carya cathayensis,P. massoniana,and Cyclobalanopsis glauca increased. Also,rapid decreases were found in the first two months with K concentrations of Cyclobalanopsis glauca(6.22-1.96 g·kg-1) and T. grandis(11.16-2.05 g·kg-1);then they decrease slowly. However,P. massoniana decreased(0.88-0.54 g·kg-1) in the beginning then increased(0.54-1.90 g·kg-1) . Thus,initial N and P leaf litter concentrations were sensitive indicators for decomposition rates in subtropical China.
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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) | 0,001 | 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 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 ».