Ground-layer composition affects tree fine root biomass and soil nutrient availability in jack pine and black spruce forests under extreme drainage conditions
Notice bibliographique
Résumé
In the boreal forest, long-lasting canopy gaps are associated with lichens on dry sites and with Sphagnum spp. on wet sites. We hypothesize that ground-layer composition plays a role in maintaining gaps through its effects on fine root biomass (diameter ≤ 2 mm) and soil nutrient availability. Along gradients of canopy openness in both jack pine (Pinus banksiana Lamb.) – lichen and black spruce (Picea mariana (Mill.) B.S.P.) – moss forests, the relationships between canopy closure, ground-layer composition, tree fine root biomass, and soil nutrients were analyzed and decomposed using path analysis. The effects of lichen and Sphagnum spp. removal on tree fine root biomass and soil nutrients were tested in situ. Although variations in pine fine root biomass were mainly explained by stand aboveground biomass, lichen removal locally increased fine root biomass by more than 50%, resin extractable soil potassium by 580%, and base cations by 180%. While Sphagnum cover was identified as a key driver of stand aboveground biomass reduction in paludified forest sites, its removal had no short-term effects on spruce fine root biomass and soil nutrients. Our results suggest that lichens, more than Sphagnum spp., affect tree growth via direct effects on soil nutrients. These two different patterns call for different silvicultural solutions to maintain productive stands.
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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 | 0,001 |
| 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 ».