Leaf and root production, decomposition and carbon and nitrogen fluxes during stand development in tropical moist forests, north-east India
Notice bibliographique
Résumé
In the present study we investigated the production and decomposition of leaves, branches and roots in two moist regenerating tropical forests (5 and 15 years old; RF-5 and RF-15 respectively) and a natural forest (NF) in north-east India. Total litter input increased during vegetation succession (759, 1089 and 1284 g m–2 year–1 in RF-5, RF-15 and NF respectively), whereas the contribution of soft litter decreased sharply. Decomposition over 450 days indicated significant seasonal (P < 0.001) patterns in mass loss of litter components, with greater rates during the wet period. Soil CO2 efflux was strongly seasonal. C stock loss followed patterns similar to those of mass loss, whereas N increased initially, followed by its gradual release. Rainfall explained 74–90% of the variability in mass loss rates. Concentrations of cellulose and N were significantly positively correlated with mass loss at an early stage of decomposition (r = 0.54–0.65, P < 0.05), whereas lignin : N and C : N ratios were negatively correlated with mass loss at later stages. Regenerating forests adapted ecosystem-level strategies that induced early leaf fall to reduce soil water loss, increase organic matter return to the soil and conserve N through immobilisation during the process of decomposition to speed up vegetation succession in the regenerating forest.
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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 ».