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Enregistrement W7062429106

Thermokarst can stimulate tall shrub productivity and plant-soil feedbacks in the low-Arctic tundra

2025· article· en· W7062429106 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholars Commons (Wilfrid Laurier University) · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle Detector Development and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTundraThermokarstPermafrostShrubLitterArctic vegetationArcticEcosystemNutrientPlant litter
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Warming temperatures are exacerbating permafrost thaw disturbances in the Arctic. Permafrost thaw disturbances are facilitating tall, deciduous shrub expansion. However, potential productivity differences between shrubs that colonize disturbed areas and those in undisturbed tundra remain understudied. More productive shrubs optimize for fast growth over leaf longevity, meaning they may produce more abundant and higher quality litter which could accelerate decomposition rates and lead to faster nutrient cycling. Faster nutrient cycling could create a positive feedback loop between shrubs and soil, maintaining greater ecosystem productivity. I measured in situ soil characteristics and physiological and structural shrub functional traits for green alder (Alnus alnobetula) and dwarf birch (Betula glandulosa) growing in polygonal terrain (troughs and centers) and thaw slumps (within the thaw slump or an undisturbed control) in the low Arctic tundra of Northwest Territories, Canada. I also conducted a laboratory litter incubation experiment to assess the potential of accelerated nutrient-cycling in disturbances. I found that soil characteristics were altered in disturbances compared to controls. Thaw slumps displayed dramatic differences compared to undisturbed tundra, and polygonal terrain troughs had deeper active layer thickness than more-stable centers. Shrub traits did not differ between polygon centers and polygon troughs, however, in thaw slumps shrubs were significantly more productive than in undisturbed tundra. I found greater rates of litter decomposition in polygon troughs compared to centers, and greater decomposition of litter from thaw slumps compared to litter from undisturbed tundra regardless of the incubation substrate (disturbed vs. undisturbed). My results suggest that the effects of ice-wedge degradation in polygonal terrain troughs may be limited to increases in active layer thickness and litter decomposition, while large-scale thaw slump disturbances will increase soil nutrient availability and active layer thickness, stimulate productive shrub trait expression, and enhance decomposition rates of shrub litter. The increase in shrub productivity in thaw slumps marks a shift in ecosystem structure and function, while increases in decomposition may lead to faster nutrient cycling in polygonal terrain troughs. My findings suggest positive feedback between thaw slumps, shrub productivity, and decomposition which could reinforce or enhance the dominance of tall shrubs and contribute to tundra shrub expansion.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,668

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,194 · 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 tête enseignante, 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'admission1
Résumé présentoui

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