Logging disrupts the ecology of molecules in headwater streams
Notice bibliographique
Résumé
Global demand for wood products is increasing forest harvest. One understudied consequence of logging is that it accelerates mobilization of dissolved organic matter (DOM) from soils to aquatic ecosystems where it is more easily rereleased to the atmosphere. Here, we tested how logging changed DOM in headwaters of hardwood-dominated catchments in northern Ontario, Canada. We applied a before-after-control-impact experiment across four catchments for 3 y and measured DOM monthly during ice-free seasons. DOM concentration in streams from logged catchments quadrupled, on average, only for the first 2 mo postharvest, but resulting changes to the molecular composition of DOM persisted for at least 2 y. Ultrahigh-resolution mass spectrometry revealed that DOM composition within logged streams became more available for microbial use and chemically diverse than in controls, with novel highly unsaturated polyphenols, carboxylic-rich alicyclic, and nitrogen-containing formulae. The molecular composition of stream DOM measured fortnightly postharvest was most similar to the DOM composition of surrounding soils, likely due to increased hydrological connectivity. Alongside carbon being more likely to be released into the atmosphere, we estimate that selective logging increased the total flux of dissolved organic carbon in streams by 6.4% of the carbon extracted as timber. Although these estimates are short-lived, they should affect the millions of hectares that are logged annually. Carbon accounting of forestry, including as a natural climate solution, must now consider the transport and fate of DOM from land into water.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».