The carcass zone: salmon contribution to tree rings in old‑growth Sitka Spruce (<i>Picea sitchensis</i>) throughout coastal British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
The contribution of Pacific salmon to riparian forest biodiversity is widely recognized, yet the direct influence on coniferannual growth rings is less well-established. I examined broad spatial and temporal trends (1945–1999) in ring width, basal area increments (BAI), and nitrogen signatures in heartwood rings of 282 old-growth riparian Sitka Spruce (Picea sitchensis;average age ~300 years) from 79 watersheds in three regions of coastal British Columbia. Several large yearly fluctuations in salmon biomass entering streams were positively but weakly correlated with tree growth, lagged one to four years. General linear models indicate that tree age and salmon carcass proximity were the major growth predictors, while tree distance to stream and riparian slope were not significant. Average annual BAI (marginal means) in carcass zones were 80%, 150%, and 55% higher than adjacent control sites on the Mainland, Mid-coast Islands, and Haida Gwaii, respectively. Nitrogen isotope signatures (δ15N) in heartwood rings ranged from –8.6‰ to 8.0‰ and were about 3‰ higher in carcass trees than control trees. Total nitrogen (TN) ranged from 0.03% to 0.15% and was largely independent of salmon carcass occurrence. Bivariate plots (δ15N against TN) indicate a geographical clustering of elevated TN in Haida Gwaii watersheds, lower δ15N and TN in the Mid-coast Islands, and elevated δ15N and TN in watersheds with exceptionally high salmon carcass transfer and bear activity. These cumulative data robustly quantify accentuated conifer growth from salmon-derived nutrients in riparian zones that are largely independent of climatic influences and tree age.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».