A network of 18 wildfire chronosequences reveals key drivers of the boreal nitrogen balance
Notice bibliographique
Résumé
Ecosystem productivity and carbon uptake in the circumpolar boreal forest are contingent on available nitrogen, which ultimately originates from inputs via deposition and biological nitrogen fixation. Nitrogen deposition rates in boreal forests are relatively small compared to other biomes, and most biological nitrogen fixation research has focused on moss-diazotroph associations. However, the relative contributions of these two primary nitrogen inputs to ecosystem nitrogen stocks have not been widely investigated. In this study, we combined a mass balance approach and literature synthesis to estimate rates of nitrogen accumulation and nitrogen inputs across a network of 18 wildfire chronosequences spanning the boreal biome. We found that nitrogen accumulation rates were strongly linked with fire regime (stand-replacing versus surface fires) and canopy dominance (deciduous versus evergreen canopies). Furthermore, a considerable amount of accumulating nitrogen in these boreal forests was unexplained by the known inputs estimated from the literature synthesis, particularly in forests with stand-replacing fire regimes and more deciduous tree cover that together had the highest nitrogen accumulation rates. This unexplained fraction of nitrogen inputs in some forests may originate from poorly quantified niches of biological nitrogen fixation. Exploring this research frontier will help improve predictions of boreal forest nitrogen cycling and carbon uptake in changing climate and wildfire regimes.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».