Abiotic controls on nitrogen fixation and respiration in selected woody debris from the Pacific Northwest, U.S.A.
Notice bibliographique
Résumé
We estimated the effects of temperature, moisture, and oxygen concentration on nitrogen fixation and respiration in woody debris and used this information to model seasonal variation in these processes. We measured acetylene reduction and CO2 evolution of wood samples to determine the relative effect of these abiotic factors on nitrogen fixation and respiration. The interactions of these abiotic factors were examined in a model to test whether temperature alone can be used as a predictor of seasonal changes in nitrogen fixation and respiration rates in woody debris. Nitrogen fixation rates were optimum near 30ºC, whereas respiration rates were optimum over a broader range, from 30°C to 50°C. Nitrogen fixation and respiration rates were greatest above 175% and 100% wood moisture content, respectively, with little activity below 50%. Nitrogen fixation was optimum at 2% O2, with activity much reduced above and below this concentration. Respiration was optimal when O2 exceeded 1%. In our simulations, annual nitrogen fixation and respiration rates were 7.8 and 1.7 times greater, respectively, when only temperature limitation was included than when moisture and oxygen limitations were also included. Therefore, seasonal interactions of abiotic factors need to be considered when estimating annual nitrogen fixation and respiration rates.
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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 | 0,000 | 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 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 ».