Experimental nitrogen addition alters structure and function of a boreal poor fen: Implications for critical loads
Notice bibliographique
Résumé
Bogs and fens cover 6 and 21%, respectively, of the 140,329 km2 Oil Sands Administrative Area in northern Alberta. Regional background atmospheric N deposition is low (<2 kg N ha−1 yr−1), but oil sands development has led to increasing N deposition (as high as 17 kg N ha−1 yr−1). To examine responses to N deposition, over five years, we experimentally applied N (as NH4NO3) to a poor fen near Mariana Lake, Alberta, unaffected by oil sands activities, at rates of 0, 5, 10, 15, 20, and 25 kg N ha−1 yr−1, plus controls (no water or N addition). At Mariana Lake Poor Fen (MLPF), increasing N addition: 1) progressively inhibited N2-fixation; 2) had no effect on net primary production (NPP) of Sphagnum fuscum or S. angustifolium, while stimulating S. magellanicum NPP; 3) led to decreased abundance of S. fuscum and increased abundance of S. angustifolium, S. magellanicum, Andromeda polifolia, Vaccinium oxycoccos, and of vascular plants in general; 4) led to an increase in stem N concentrations in S. angustifolium and S. magellanicum, and an increase in leaf N concentrations in Chamaedaphne calyculata, Andromeda polifolia, and Vaccinium oxycoccos; 5) stimulated root biomass and production; 6) stimulated decomposition of cellulose, but not of Sphagnum or vascular plant litter; and 7) had no or minimal effects on net N mineralization in surface peat, NH4+-N, NO3−-N or DON concentrations in surface porewater, or peat microbial composition. Increasing N addition led to a switch from new N inputs being taken up primarily by Sphagnum to being taken up primarily by shrubs. MLPF responses to increasing N addition did not exhibit threshold triggers, but rather began as soon as N additions increased. Considering all responses to N addition, we recommend a critical load for poor fens in Alberta of 3 kg N ha−1 yr−1.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».