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Enregistrement W4411677961 · doi:10.1139/cjfr-2025-0037

Links between litter quality and nitrogen oligotrophication in a northern hardwood forest

2025· article· en· W4411677961 sur OpenAlexvenueno aff
Stephen B. Caron, Amey S. Bailey, Natalie L. Cleavitt, Charles T. Driscoll, Timothy J. Fahey, Peter M. Groffman, Brendan Leonardi, Lindsey E. Rustad, Geoff Wilson, Pamela H. Templer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Environmental Biology
Mots-clésHardwoodLitterForestryEnvironmental scienceSnagAgroforestryNitrogenEcologyGeographyBiologyHabitatChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Declining nitrogen (N) availability relative to plant demand, known as N oligotrophication, is a widespread phenomenon that has been particularly well documented in northern hardwood forests of the northeast U.S. It is hypothesized that later fall senescence contributes to this trend by increasing tree resorption of N, resulting in higher carbon:nitrogen ratios (C:N) in litterfall and reduced N availability in soil. To examine the effects of litterfall C:N on soil N cycling, we conducted a litter quality manipulation experiment comparing low C:N and high C:N litter with native litter along an elevation and aspect gradient at Hubbard Brook Experimental Forest, NH, USA. We found that potential net ammonification and mineralization rates were positively correlated with litter N and negatively correlated with litter C:N under high C:N litter, but these relationships were not present under native or low C:N litter. Differences in nitrate pools and net mineralization rates between high- and low-quality litter treatments were greater at colder sites, where native litterfall tends to have lower C:N than at low-elevation sites. Together, these results demonstrate that higher C:N litter and a warming climate may contribute to N oligotrophication through effects on microbially driven N cycling rates in organic soils.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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