Differences in C, N, <i>δ</i><sup>13</sup>C, and <i>δ</i><sup>15</sup>N among plant functional types after a wildfire in a black spruce forest, interior Alaska
Notice bibliographique
Résumé
We measured differences in %C, %N, δ13C, and δ15N of plant functional types (PFTs) between burned and unburned ground surfaces soon after a wildfire on a north-facing slope in interior Alaska. The C and N were measured for 16 species and Sphagnum litter. δ13C differed among the PFTs and was low for trees and shrubs, suggesting that woody stems slowed C dynamics or showed low water use efficiency. δ15N concentrations suggested that the herbaceous plants depended less on the mycorrhizal associations that became weak on the burned surfaces. The shrub leaves showed the lowest δ15N of PFTs and showed higher δ15N on the burned surface, showing that N transfer from the soils to the leaves in the shrubs was slowed by the wildfire. Mosses showed the highest C/N ratio. Sphagnum litter decomposed faster on the burned surface, and %N and δ15N in the litter increased from the second to third year on both burned and unburned surfaces, while %C changed little. In conclusion, the responses to the wildfire differed among the PFTs as characterized by their C and N dynamics.
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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 | 0,001 | 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 ».