Cross-site comparison of ecosystem nutrient cycling in hardwood and conifer forests on contrasting soils
Notice bibliographique
Résumé
In the northeastern United States, both hardwood and conifer forests have developed on sites with contrasting soils, allowing an examination of the effect of site and forest type on ecosystem nutrient cycling. We measured biomass production and nutrient fluxes in northern hardwood and conifer stands at three sites differing in soil fertility. We found that leaf, root, and wood concentrations of calcium (Ca), magnesium (Mg), and potassium reflected differences in soil base cation availability, while concentrations of nitrogen (N) and phosphorus (P) were more consistent across sites. Nutrient uptake was calculated as the sum of litterfall, net throughfall (throughfall minus precipitation), root turnover, and accumulation in perennial tissues (wood). We propose a novel metric of nutrient cycling, the nutrient retention fraction (NRF), defined as the proportion of annual nutrient uptake retained in biomass accretion. Because the NRF is unitless, it can be compared across nutrients; Ca and Mg had the highest NRF and P the lowest ( p = 0.05). Across sites and elements, NRFs were lower for conifers (5.0 ± 0.6%) than for hardwoods (7.2 ± 0.5%), associated with their lower productivity. Nutrient-use efficiency (biomass production divided by nutrient uptake) tended to be high where foliar concentrations indicated low availability of that nutrient. Nutrient retention of N and P was higher where availability of the other element was high, which could be a mechanism contributing to N and P co-limitation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».