Decomposition of periodical cicada carcasses influences nutrient uptake rates in experimental streams
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Every 17 years, Cicadidae Magicicada emerges in forests across the eastern USA, and their subsequent die-off provides a pulsed subsidy to streams, with unknown impacts on stream ecosystem function. To explore the impact of cicada subsidies on stream ecosystem function, and compare it with leaf litter inputs, we sequentially added dead cicadas and senescent leaf litter to replicated experimental streams. We added dead cicadas and leaves as high (47 gDM/m 2 ) and low (23 gDM/m 2 ) inputs to compare with a control stream. We monitored mass loss, water column nutrients, reach-scale metabolism, and periodically measured nutrient uptake rates. Cicada decomposition rates were similar to the labile leaf species (cicada k = 0.02 d −1 ; leaf k = 0.01 d −1 ). Water column nutrients changed after cicada addition; by Day three, background ammonium-N (NH 4 + -N) increased from below detection to 9 µgN/L, while soluble reactive phosphorus was only slightly elevated. Leaf litter addition had no effect on water column nutrients. On Day three, both levels of cicadas increased areal NH 4 + -N uptake rates, and the high treatment increased reach-scale heterotrophic respiration, whereas leaves had no effect. Temporal dynamics during the decomposition of cicadas and the comparison with leaf litter expands our understanding of how resource subsidies influence stream ecosystem function.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».