The effect of litter addition on soil microbial and enzyme indices after forest harvesting operations in Hyrcanian deciduous forests, twenty years trajectory
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Improvement of soil characteristics in natural conditions after ground-based forest harvesting operations is necessary to maintain soil quality. Therefore, the present study was conducted to examine the effect of different tree litters on soil microbial properties and enzyme activity of skid trails over a 20-year period after skidding operations. A total of 216 soil samples were taken from three litter treatments (B; beech, B-H; beech-hornbeam, B-H-O; mixed beech) exposed to three traffic intensity classes (low, medium, and high) that were each assigned to three time periods (6, 10 and 20 years after harvesting). All combinations were replicated three times. The highest value of soil microbial characteristics and enzyme activity belonged to B-H-O treatment followed by > B-H > B and 20-years since harvest followed by > 10 years > 6 years. Recovery of microbial properties and enzyme activities under the influence of high-quality litter (mixed beech) was positively associated with other soil properties including pH, total N, available nutrients. Values of soil microbial properties including soil microbial respiration (15%), microbial biomass carbon (8.7 %), microbial biomass nitrogen (15.4%), NH4+ (13.6%), NO3- (9.8 %) and enzyme activities such as urease (10.2%), acid phosphatase (4.4%), arylsulfatase (8.8%), invertase (6.9%) in the B-H-O treatment measured 20 years after harvesting were less than the values of the undisturbed area. According to these results, it seems that the mixed beech litter treatment has been able to improve soil properties more than the other tested treatments.
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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) | 0,000 | 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 ».