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Enregistrement W4382314802 · doi:10.3389/ffgc.2023.1082233

Leaf litter decomposition rates: influence of successional age, topography and microenvironment on six dominant tree species in a tropical dry forest

2023· article· en· W4382314802 sur OpenAlexaff
Hernán Morffi-Mestre, Gregorio Ángeles–Pérez, Jennifer S. Powers, José Luís Andrade, Richard Evan Feldman, Filogonio May‐Pat, Francisco Chi-May, Juan Manuel Dupuy

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Forests and Global Change · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensMinistry of Natural Resources and Forestry
Organismes subventionnairesU.S. Forest ServiceConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaComisión Nacional ForestalUnited States Agency for International Development
Mots-clésLitterPlant litterBasal areaNutrientSoil fertilityBiomass (ecology)AgronomyVegetation (pathology)Chemical process of decompositionPioneer speciesEcosystemBiologyEcological successionEcologyEnvironmental scienceBotanyDecompositionSoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Litter decomposition is a central process in forest ecosystems because of its role in carbon and nutrient cycling and maintaining soil fertility. Decomposition is affected by plant traits, soil and microenvironmental conditions, topography, and vegetation structure, which varies with successional age. However, it is unclear how all these factors affect leaf decomposition of dominant tree species in tropical dry forests (TDFs). The objective of this study was to compare the decomposition rates of six dominant tree species: three legumes ( Caesalpinia gaumeri , Lysiloma latisiliquum , Piscidia piscipula ) and three non-legumes ( Bursera simaruba , Gymnopodium floribundum , Neomillspaughia emarginata ) in five successional age categories (8–10, 15–22, 23–30, 65–84, > 85 years-old) and two topographic conditions (flat and sloping sites) in a TDF, and to analyze the association with leaf traits (toughness, N, C and total phenols content) soil properties (bulk density, organic carbon, pH, clay), microenvironmental (litter and soil moisture, leaf area index), and vegetation variables (basal area, aboveground biomass, tree diameter, tree height). Litterbags were placed in 30–400 m 2 circular plots distributed in forests of the Yucatan, Mexico, and collected on six occasions spread over 230 days (540 samples per species). L. latisiliquum and C. gaumeri had the highest decomposition rates (as well as leaf nitrogen concentration and the lowest leaf toughness). Conversely, G. floribundum had the lowest decay rate. Decomposition rate reached high values at intermediate successional ages, suggesting that soil fertility recovers rapidly after disturbance, although only L. latisiliquum showed significant differences among stand age categories. Decomposition rate was consistently higher at flat sites than on slopes but the difference was significant only for L. latisiliquum . The soil, vegetation structure and microenvironmental variables that contributed most to explaining variation in decay rates varied among species. Decomposition tended to increase with soil moisture and clay content, and to decrease with soil organic carbon and pH suggesting susceptibility to climate change and soil erosion, particularly in sloping areas. Our results highlight the importance of analyzing species-specific responses, especially for dominant species, which likely contribute most to leaf litter decomposition, and to consider key ecological factors that influence this key process.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,566

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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