Climate, as well as branch-level processes, drive canopy soil abundance and chemistry
Notice bibliographique
Résumé
Canopy soils can be important to forest nutrient cycling, hydrology, and biodiversity, but the factors determining their distribution and properties are largely unknown. We surveyed canopy soils across gradients of temperature and precipitation in six primary forests in Costa Rica. We used solid-state 13C nuclear magnetic resonance (NMR) and mass spectrometry (MS) to understand how the composition of canopy soil organic matter varies within and across sites. Climate, particularly fog, appears to drive canopy soil abundance across forests, while tree size determines canopy soil abundance within a forest. Canopy soil chemistry mostly varied within sites, though temperature was associated with the carbon (C) to nitrogen ratio, total dissolved nitrogen, and alkyl-C abundance, while fog explained some of the variation in dissolved organic carbon and O-alkyl C abundance. This study is the first-ever glimpse into large- and small-scale drivers of canopy soil abundance and biochemical composition. Our results highlight the importance of tree size and fog in determining the quantity and quality of canopy soil organic matter, suggesting that canopy soil stocks may be particularly vulnerable to climate and land use change. Identifying how multi-scale factors influence canopy organic matter processes will enhance our ability to identify and predict how environmental change might affect the abundance and chemistry of canopy soils and thus biodiversity that they support.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,001 | 0,005 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».