Repeated thinning treatments reduce long-term soil carbon and nitrogen storage: an 87-year study at the Petawawa Research Forest, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Forest management activities are increasingly analyzed through a lens that quantifies their effects on soil carbon (C) and nitrogen (N) storage because forest soils are an important C sink. Data on the longer-term impacts of repeated interventions are often lacking. At the Petawawa Research Forest, Ontario, Canada, treatments to evaluate the effect of repeated thinnings on wood quality of red pine (Pinus resinosa Aiton) and white pine (Pinus strobus L.) were initiated in 1918 with the first experimental plots in Canada: permanent sample plots 1 (thinned) and 2 (control). In 2005, 16 years after the last thinning in 1989, we observed that repeated thinnings reduced soil C and N stocks in the surface L, F, and Ah horizons. Contrary to our hypotheses, concentrations and stocks of C and N increased in the Bm1 horizon, indicating that these elements could be accumulated in deeper horizons after surface disturbance and potentially increased decomposition associated with thinning. However, total C and N accumulation in the profile to 30 cm contributed to reduced storage (–35% for C and –30% for N). Many forest sites in the Great Lakes Forest Region that are selectively cut repeatedly over decades could experience this level of soil C and N decline.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».