Tissue humidity and <scp>pH</scp> as important species traits regulating tree methane emissions in floodplain wetland forests
Notice bibliographique
Résumé
Despite the increasing number of studies investigating tree methane fluxes, the relationships between tree methane fluxes and species traits remain mostly unexplored. We measured leaf and stem methane fluxes of five tree species (Acer saccharinum, Fraxinus nigra, Ulmus americana, Salix nigra, and Populus spp.) in the floodplain of Lake St-Pierre (Québec) and examined how these fluxes vary with species traits (wood density, humidity, pH; leaf water content, pH, stomatal conductance; methanogen and methanotroph relative abundances (RAs) in leaf, wood, and bark). Tree methane fluxes differed among tree species according to traits linked to the transport of soil-produced methane and chemical conditions associated with the regulation of methane-cycling microorganisms. Tree fluxes were correlated positively with heartwood and leaf pH and negatively with their humidity. Stem emissions were positively correlated with methanogen RA in heartwood, and leaf emissions were negatively correlated with the RA of leaf epiphytic methanotrophs, suggesting a contribution of tree microbiota in the regulation of methane fluxes. We demonstrated for the first time that tissue pH may be a particularly important trait influencing tree methane fluxes via the regulation of microbial mechanisms. Species with low tissue pH show potential for methane release mitigation.
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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) | 0,000 | 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 ».