Community leaf nutrient characteristics drive soil carbon stabilization by regulating soil nutrient and microbial community in a subtropical forest plantation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tree species diversity has been found to promote soil organic carbon (SOC) in forests, but its effects on SOC stability have been poorly studied. Using a 6-year-old forest biodiversity experiment with monocultures and mixtures of two, four, and eight tree species, we evaluated how functional diversity (FDis) and community-weighted mean (CWM) of leaf nutrients influence the formation of mineral-associated organic carbon (MAOC) via altering the soil microbial community. Our results revealed that FDis of leaf nitrogen (LNmass) and phosphorus (LPmass) contents, as well as CWM of LPmass were negatively associated with MAOC, patterns that were mediated by microbial biomass. In addition, CWM of LNmass was negatively associated with the MAOC:SOC ratio, a relationship mediated by a decrease in the ratio of fungal to bacterial biomass (F:B ratio), while CWM of LPmass exhibited a direct positive effect on the MAOC:SOC ratio. Our results also showed that soil nutrient availability mediated the relationship between the diversity of leaf nutrients on the soil microbial community. These results suggest that the diversity of leaf nutrient contents may shape SOC stabilization through moderating microbial biomass and F:B ratio, offering insights into the ecological importance of plant chemical traits in driving SOC stabilization in forest ecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».