Sugar Maple Litter Decay Rates Are Reduced More Strongly by Drought Than by American Beech Proliferation in the Understory
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Recurrent drought threatens high‐latitude deciduous forests in eastern North America. The decline of sugar maple (Acer saccharum) at its northern limits under additional stress imposed by changing climate regimes and its replacement by American beech (Fagus grandifolia) cannot maintain the ecosystem services that the former provides, including its nutrient‐rich leaf litter. In 2022, we incubated litter bags in three maple stands (Kenauk Reserve, Quebec) where beech saplings proliferated (Proliferation = Yes) versus three beech‐free ones (Proliferation = No), in which paired plots were established with rainfall excluders versus rainfall accessibility in summer 2021 and 2022. Moisture was two‐fold higher in rainfall‐accessible soils (Rainfall exclusion, No), but half as spatially variable (CV%) as excluder plot soils (Exclusion, Yes). Mesh bags (mm apertures: 50, Large; 20, Medium; 0.1, Small) that were filled with maple or beech leaves, or their 50:50 mixtures (Species), were deployed in June 2022 within the 12 plots, with 30‐, 60‐, and 90‐day removals. Mass loss did not change with mesh size in a consistent manner over 90 days (initial prediction: L > M > S). We estimated k‐values (year−1) by extending the linearized exponential decay model to 12 Proliferation‐Exclusion‐Species combinations. Maple decayed 16%–30% faster than beech when soil moisture was not limited. Mass loss rates were 2.7–4.13 (beech saplings, Yes) and 2.3–2.9 (beech, No) times higher under rainfall than under moisture deficiency, and ordered: maple ≥ mixed > beech. Separate k‐values for mixed‐bag species were higher than their monospecific counterparts, suggesting synergistic behavior. Early leaching is drought‐sensitive; mass losses were 2.5–2.9 times higher under accessible rainfall versus rainfall exclusion. Furthermore, moisture and maple decay may be increased under slowly decaying beech “mulch.” Indeed, slightly higher maple loss rates were observed beneath beech understories, despite possible negative effects of leaf and litter leachates produced by the latter. Recurring drought and shifting stand composition through continued beech‐maple competition may threaten the persistence and productivity of northern hardwood communities, thereby affecting ecosystem functioning, including decomposition and associated biogeochemical transformations.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 ».