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Enregistrement W4416535719 · doi:10.1111/jvs.70088

Forest Composition Drives Bryophyte Biomass, Carbon, and Nitrogen Storage in the Boreal‐Temperate Ecotone

2025· article· en· W4416535719 sur OpenAlexafffundabout
Luana Gonçalves Cemin, Mélanie Jean

Notice bibliographique

RevueJournal of Vegetation Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBryophyte Studies and Records
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNatural Resources CanadaNew Brunswick Innovation FoundationUniversité de Moncton
Mots-clésBryophyteBiomass (ecology)UnderstoryCanopyForest ecologyDeciduousEcosystemEcotone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background Climate change and forest management have profoundly altered forest ecosystem dynamics, with impacts on canopy composition and understory vegetation. Forest type affects bryophyte ecosystem processes, particularly related to carbon (C) and nitrogen (N) cycling. Within the boreal‐temperate ecotone, the Wabanaki‐Acadian Forest harbors a diverse canopy composition with many species at their distributional limit, making it sensitive to climate change and human alterations, with unknown impacts on bryophytes and their functions. Aims We aimed to quantify how canopy composition and moisture affect forest‐floor bryophyte biomass, and C and N stocks. Location We sampled in 49 stands representing six forest types of the Wabanaki‐Acadian Forest of New Brunswick (Canada): mesic coniferous, wet coniferous, mesic deciduous, wet deciduous, mixed, and cedar forests. Methods First, we developed an allometric model to predict bryophyte bulk density. We then estimated bryophyte biomass and C and N contents for five functional groups at each site using the ground layer indicator method and measured forest and soil characteristics at each site (e.g., forest composition, soil pH, moisture class). Linear models; multivariate, similarity percentages; and indicator species analyses were used for data analysis. Results The highest bryophyte biomass and C and N stocks were found in conifer‐dominated forests, especially where Sphagnum was abundant, whereas they were low in mixed and deciduous forests which also had a different functional composition. There was a strong negative nonlinear relationship between bryophyte biomass and broadleaf litter. Conclusions We provide the first reports of bryophyte biomass and C and N stocks in the Wabanaki‐Acadian Forest, which were consistent with its latitudinal location at the southern edge of the boreal forest. Our findings highlight the connections between forest composition and bryophytes in the Acadian Forest and reveal the potential contribution of forest‐floor bryophytes to C and N stocks.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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