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Enregistrement W4385799556 · doi:10.1002/ecs2.4607

Removal of<scp>N</scp>‐fixing vs.<scp>non‐N</scp>‐fixing herbs in postfire chaparral: Competition and contributions to soil N and C cycling

2023· article· en· W4385799556 sur OpenAlexfundno aff
Lindsey Hendricks‐Franco, Scott L. Stephens, Whendee L. Silver, Wayne P. Sousa

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPhilomathia FoundationJoint Fire Science ProgramNational Science Foundation
Mots-clésHerbShrublandNutrient cycleCyclingMineralization (soil science)Nitrogen cycleEcosystemBotanyAgronomyEnvironmental scienceChemistrySoil waterBiologyEcologyNitrogenGeographyForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As climate change increases fire frequency in Mediterranean‐type shrublands, it is essential to understand the links between common postfire plant assemblages and soil nitrogen (N) and carbon (C) cycling during succession. In California chaparral, periodic fire removes shrub cover, deposits ammonium (NH 4 + ‐N) on soils, and allows herbaceous assemblages to dominate for 3–5 years. Herbs influence soil biogeochemistry through several mechanisms, including nutrient uptake, litter decomposition, and rhizodeposition. Controlled experimental removal of select plant groups from wild assemblages can demonstrate interactions between plant groups and how plant traits influence belowground processes. In a two‐year herb‐removal experiment, we investigated the impact of N‐fixing and non‐N‐fixing herbs on soil N and C cycling. Treatments were (1) all herbs, (2) only non‐N‐fixing species, (3) only N‐fixing species, and (4) no herbs. In high‐N environments, N‐fixers were predicted to compete poorly against non‐N‐fixing neighbors. N‐fixers doubled in abundance when non‐N‐fixers were removed, but non‐N‐fixers were unaffected by N‐fixer removal. Two years after fire, no‐herbs plots had the lowest soil microbial respiration rates, and total accumulated C and N were lower than all‐herb plots. Two treatments, no‐herb and N‐fixer plots, had elevated mineral N concentrations, net N mineralization, and net nitrification in the second year of the experiment. Our findings underscore the importance of fire‐following herbs for postfire N retention and organic matter accumulation. A combination of both N‐fixing and non‐N‐fixing herbs maximized total soil C and N, although the accumulation of TC and TN in all‐herb plots was not significantly higher than in non‐N‐fixer plots. Results demonstrated the key role of non‐N‐fixing herbs in accumulating soil C and herbaceous communities for retaining N. Elevated soil nutrient availability two years postfire may contribute to the long‐term recovery of shrubs, even after herbs are no longer dominant. Future investigations should also consider the magnitude of soil microbial N retention in plots with different herb functional groups, along with the species‐specific contribution of non‐N‐fixing herbs to postfire C and N cycling.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,370
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,221 · 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.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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