Logging disrupts the ecology of molecules in headwater streams
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Global demand for wood products is increasing forest harvest. One understudied consequence of logging is that it accelerates mobilization of dissolved organic matter (DOM) from soils to aquatic ecosystems. Here, we tested how logging changed DOM in headwaters of hardwood-dominated catchments in northern Ontario, Canada. We apply a before-after control-impact experiment across four catchments for three years. DOM concentration in streams from logged catchments quadrupled, on average, after the first year post-harvest, but resulting changes to the molecular composition of DOM persisted for at least two-years. Ultrahigh-resolution mass spectrometry revealed that DOM within logged catchments was more energy-rich and chemically diverse than in controls, with novel highly unsaturated polyphenols, carboxylic-rich alicyclic, and nitrogen-containing formulae. The molecular composition of stream DOM measured fortnightly post-harvest was most strongly associated with DOM composition within intermediate and deeper layers of contributing soils, likely due to increased hydrological connectivity post-harvest. We estimate logging increased the total annual flux of dissolved organic carbon in streams by 6.4% of extracted wood carbon, and this carbon was more likely to be released into the atmosphere. Carbon accounting of forestry, including as a natural climate solution, must now consider the transport and fate of DOM from land into water.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».