Snow removal reduces annual cellulose decomposition in a riparian boreal forest
Notice bibliographique
Résumé
Kreyling, J., Haei, M. and Laudon, H. 2013. Snow removal reduces annual cellulose decomposition in a riparian boreal forest. Can. J. Soil Sci. 93: 427–433. Decomposition is a key process in carbon and nutrient cycling. However, little is known about its response to altered winter soil temperature regimes in boreal forests. Here, the impact of soil frost on cellulose decomposition over 1 yr and soil biotic activity (bait-lamina sticks) over winter, in spring, and in summer was investigated using a long-term (9-yr) snow-cover manipulation experiment in a boreal Picea abies forest. The experiment consisted of the treatments: snow removal, increased insulation, and ambient control. The snow removal treatment caused longer and deeper soil frost (minimum temperature −8.6°C versus −1.4°C) at 10 cm soil depth in comparison with control, while the increased insulation treatment resulted in nearly no soil frost during winter. Annual cellulose decomposition rates were reduced by 46% in the snow removal manipulation in comparison with control conditions. Increased insulation had no significant effect on decomposition. The decomposition was mainly driven by microorganisms, as no significant difference was observed for containers enclosed with a 44-µm and a 1-mm mesh. Soil biotic activity was slightly increased by both the snow removal and the increased insulation treatment in comparison with control conditions over winter. However, this effect disappeared over spring and summer. We conclude that soil frost can have strong effects on decomposition in boreal ecosystems. Further studies should investigate to which degree the observed reduction in decomposition due to reduced snow cover in winter slows or even offsets the expected increase in decomposition rates with global warming.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».