Post-thaw variability in litter decomposition best explained by microtopography at an ice-rich permafrost peatland
Notice bibliographique
Résumé
Litter decomposition, a key process by which recently fixed carbon is lost from ecosystems, is a function of environmental conditions and plant community characteristics. In ice-rich peatlands, permafrost thaw introduces high variability in both abiotic and biotic factors, both of which may affect litter decomposition rates in different ways. Can the existing conceptual frameworks of litter decomposition and its controls be applied across a structurally heterogeneous thaw gradient? We investigated the variability in litter decomposition and its predictors at the Stordalen subarctic peatland in northern Sweden. We measured in situ decomposition of representative litter and environments using litter bags throughout two years. We found highly variable litter decomposition rates with turnover times ranging from five months to four years. Surface elevation was a strong correlate of litter decomposition across the landscape, likely as it integrates multiple environmental and plant community changes brought about by thaw. There was faster decomposition but also more mass remaining after two years in thawed areas relative to permafrost areas, suggesting faster initial loss of carbon but more storage into the slow-decomposing carbon pool. Our results highlight mechanisms and predictors of carbon cycle changes in ice-rich peatlands following permafrost thaw.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».