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Enregistrement W2797277101 · doi:10.7939/r3f766m80

Trembling aspen (Populus tremuloides) leaf litter decomposition under simulated nitrogen and sulfur deposition in a mixedwood boreal forest

2017· article· en· W2797277101 sur OpenAlexaboutno aff
Qi Wang

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceTaigaNitrogenBorealDecompositionSulfurDeposition (geology)Plant litterAgronomyChemistryForestryEcosystemEcologyGeologyGeographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As one of the largest oil sands deposits in the world, the Athabasca oil sands region (AOSR) has generated and released large amounts of nitrogen oxides (NOx) and sulfur dioxide (SO2) to the atmosphere and the surrounding area. Long-term N and S deposition at elevated rates can cause soil acidification, decrease forest productivity, and change plant community composition. Litter decomposition is an important component of nutrient and carbon (C) cycling in terrestrial ecosystems which relate to forest productivity and greenhouse gas emissions. Litter decomposition rates are affected by many factors such as climate, litter chemistry, N and S addition, soil properties, and litter enzyme activities. To better understand how N and S deposition impacts litter decomposition in a boreal forest, I conducted laboratory (100-day) and field (18-month) experiments in this study. Litter and forest floor (F and H layers, after removing current litter layer) samples were collected from a mixedwood boreal forest located about 100 km southeast of Fort McMurray, northern Alberta. Litter C, N and S concentrations were determined using an elemental analyzer. Litter lignin concentration was analyzed by measuring absorbance at 280 nm following acetyl bromide digestion. Other elemental concentrations including calcium (Ca), magnesium (Mg), aluminum (Al), and manganese (Mn) were determined using an ICP-MS method. The MBC and MBN concentrations from the forest floor were determined using a fumigation-extraction method. Extracellular enzyme activities involved in C, N and S cycling were analyzed using fluorimetric and colorimetric methods: β-1, 4-glucosidase (GLU, enzyme classification (EC) EC 3.2.1.21) for C, β-1, 4-N-acetylglucosaminidase (NAG, EC 3.2.1.14) for N, and arylsulfatase (ARS, EC 3.1.6.1) for S. In the laboratory study, 10 years of N and S deposition changed trembling aspen (Populus tremuloides) litter chemistry and forest floor microbial properties. Cumulative CO2 emission (Ccum) from the litter was negatively correlated with C/N and lignin/N ratios in litter (P < 0.05), but not with forest floor microbial properties (P > 0.05). This laboratory study provided evidence that N and S addition can enhance litter decomposition through changed litter chemistry, suggesting that C cycling in the boreal forest ecosystem in the oil sands region can be significantly affected by long-term N and S deposition. However, these results need to be testified in the field. In the field study, N and S addition did not directly affect litter decomposition rates (P > 0.05) (Experiment I), and nutrient-induced changes in litter chemistry did not regulate litter decomposition rates under N and S addition (P > 0.05) (Experiment II). Litter N exhibited an immobilization phase followed by an initial release phase, while an initial leaching phase occurred followed by an immobilization phase until the end of study for S in both experiments. And extracellular enzyme activities in litter did not correlate with litter decay constants. To fully understand the effect of N and S deposition on litter decomposition, a long-term decomposition study is recommended.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
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