Liming suppresses fine root production and turnover in a northern hardwood forest
Notice bibliographique
Résumé
Fine roots and root-associated carbon (C) inputs contribute disproportionally to soil C stocks. Here, we quantified fine root dynamics in a mixed northern hardwood forest at the Woods Lake Watershed in the Adirondack Park, NY, USA, where an experimental lime application in 1989 led to the near-doubling of forest floor organic matter stocks two decades later. Prior work linked this organic matter accumulation with lower heterotrophic respiration and decreased abundances of major fungal saprotrophs and ectomycorrhizal fungi. We investigated whether liming-driven shifts in fine root dynamics and depth distribution also contributed to forest floor accumulation. Forest floor mass in limed plots again roughly doubled that in unlimed plots 32 years after liming, with persistently large accumulations in the Oa horizon. Liming decreased fine root production across all horizons measured (Oe, Oa, 0–10 cm mineral soil) and by 40% overall, with largest effects in the Oa horizon (−45%) where root turnover was also reduced (−59%). Thus, liming decreased, rather than increased, root detrital C inputs to the forest floor. These results suggest that liming must have suppressed decomposition even more than shown previously or increased some other C input to the forest floor to explain its substantial C accumulation.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».