Forest Fragmentation Slows the Decomposition of Coarse Woody Debris in a Subtropical Forest
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Forest fragmentation is increasing rapidly around the world, and edge effects caused by fragmented forests can influence ecosystem functions and ecological processes, including coarse woody debris (CWD) decomposition. Understanding the influencing mechanisms of edge effect on CWD decomposition is needed to assess the effects of forest fragmentation on C cycling and storage. We measured rates of mass loss of CWD of Cinnamomum camphora and Pinus taiwanensis over two years at two distances (0-5m vs. 60m) from a forest edge at two altitudes (215 and 1400 m a.s.l.), in a subtropical forest. In addition, we determined the microbial community of each CWD and the soil beneath via phospholipid fatty acids (PLFAs). Mass loss of CWD 60 m from the forest edge was > 15 % greater than that at the edge (0-5m). Mass loss was positively correlated with the abundance of microbial community and moisture content of the decaying CWD. Distance from edge explained 17.4% of the total variation of the microbial abundance in CWD. The results indicated that the reduced abundance of microbial communities and moisture content at forest edges reduced rates of decomposition of CWD. Long-term experiments with more tree species and more forest types are needed to assess the edge effect's generality.
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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 | 0,001 | 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 ».