Consequences of riparian forest invasions by alien plants for litter decomposition in small streams and ponds
Notice bibliographique
Résumé
Riparian forests play a crucial role in aquatic ecosystems by regulating light, temperature, channel stability and nutrient cycling. However, these forests are highly vulnerable to invasion by alien plant species, which can alter leaf litter inputs and decomposition dynamics, thereby impacting freshwater ecosystem functions. This study explores the decomposition rates of native black alder (Alnus glutinosa) and two riparian invaders, Japanese knotweed (Fallopia japonica) and Canada goldenrod (Solidago canadensis), in both headwater streams and pond mesocosms in Central Europe. We conducted experiments with 169 litter bags to assess decomposition rates and test the home-field advantage hypothesis. The hypothesis assumes that native litter decomposes faster due to the evolutionary adaptation of local decomposer communities. We found that invasive S. canadensis decomposed significantly faster than native A. glutinosa in both lotic and lentic environments. On the other hand, invasive F. japonica decomposed at a comparable rate (streams) or at a slower rate (ponds) than the native species. These findings contradict the home-field advantage hypothesis, suggesting that decomposition rates are primarily driven by litter nutrient content rather than geographic origin. The rapid breakdown of S. canadensis is likely driven by the low C:P ratio of its litter. The rapid decomposition of this litter may lead to short-term nutrient boosts that are quickly lost due to microbial activity, whereas the slow decomposition of F. japonica may limit immediate nutrient availability but extend their accessibility over longer periods. Overall, the invasion of riparian zones by species with litter traits distinct from those of native species can disrupt ecosystem processes, leading to cascading effects on aquatic food webs and nutrient cycling. Understanding the effects of riparian forest invasions on organic matter processing is essential for managing biodiversity and maintaining ecosystem integrity in freshwater environments.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».