Disturbance Drives Leaf Litter Leachate Dynamics in a Tropical Stream Ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tropical rainforests in many regions are experiencing an increased frequency of severe hurricanes and droughts due to climate change, which can alter the quantity and quality of organic matter inputs entering tropical freshwater ecosystems through inputs of leaf litter. This study leached dried senesced and freshly abscised leaves in a controlled laboratory setting as proxies of drought‐ and hurricane‐induced changes to leaf litter inputs, respectively. The nine species that were leached are representative of the dominant riparian vegetation across most of the Luquillo Mountains of Puerto Rico. Leachate analytics, including forms of carbon, nitrogen, and major cations and anions, were analyzed across leaf condition and species to assess relationships between climatic events, species type, and leaf leachate composition. Total accumulation of solutes and concentrations of dissolved organic matter and major ions were about 2–4 times higher in leachate from dried senesced leaves (i.e., drought litter inputs) than freshly abscised leaves (i.e., hurricane litter inputs); however, the magnitudes of these differences were highly variable across species, potentially connected to leaf tissue chemistry. These data allow for scaling the impact of riparian leaf litter inputs to further our understanding of the biogeochemical and metabolic response of tropical streams to increasingly frequent climatic disturbances.
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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 ».