Nitrogen dynamics vary across hydrologic gradients and by forest community composition in the perhumid coastal temperate rainforest of southeast Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Nitrogen (N) limitation constrains plant growth, but complex interactions among species and ecosystems hinder our ability to identify primary drivers of N availability. Hydrologic, biogeochemical, and ecological processes interact spatially and temporally, requiring measurements of N across diverse ecosystem types and as a function of both site conditions and vegetation composition. We measured initial exchangeable and mineralized N along a hydrologic gradient in the Alaskan perhumid coastal temperate rainforest to test a conceptual model of linkages between N availability and landscape, hydrologic, and ecosystem characteristics in temperate forests. Mineralization was closely associated with inorganic N concentrations. Inorganic N as NH4+ generally increased with increasing depth to groundwater but was strongly determined by plant–water interactions. Exchangeable and mineralized N were closely linked to tree species, forest biomass, and hydrologic regime regardless of ecosystem type. The emergence of tree species as indicators of N cycling highlights the effect that species have on nutrient dynamics, while the trend of increasing inorganic N with increasing soil saturation points to the role of hydrology in driving N availability. Our research quantified N dynamics for an understudied, yet critical, system and provides a framework for exploring feedbacks among soil saturation, forest composition, and nutrient cycling in temperate forests.
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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 ».