Leaf litter decomposition rates in freshwaters differ by ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Terrestrial leaf litter is a large contributor to the metabolism and secondary production of freshwaters. Decomposition rates of leaf litter in freshwaters are often used as a proxy for ecosystem function; however, there are many sources of variation in decomposition rates within and between freshwater ecosystems that still have not been tested. In particular, the variation in decomposition rates between different freshwater ecosystems has rarely been addressed. Here we compared decomposition rates of red alder (Alnus rubra) leaf litter in streams, ponds and lakes within a single forest, while controlling for water temperatures. Using coarse-mesh and fine-mesh bags we found that when accounting for degree days, decomposition rates were higher in streams than ponds, and twice as high in streams than lakes, for either mesh size. The overall densities of invertebrates per leaf pack or per gram of leaf litter were very similar between the three ecosystems. However, detritivores were six-fold or more abundant in leaf packs from streams than those from lakes or ponds. There were fewer specialized macroinvertebrate consumers of leaf litter in the lentic environments. Specialized shredders such as Plecoptera were absent from lentic sites, and their absence in terms of decomposition rates was not compensated for by litter decomposition by generalist taxa. While we did not test the specific mechanisms responsible, differences may be associated with the relative temporal and spatial variation in the abundance of this resource and lack of specialist consumers in lakes and ponds.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,006 |
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 ».