Seasonal variation in<sup>15</sup>N natural abundance in subarctic plants of different life-forms
Notice bibliographique
Résumé
Plants can be expected to utilize different sources of nitrogen with different proportions of 15N at different times of the year. We expected this to be reflected in a seasonal variation in the natural abundance of plant 15N, and that this pattern would vary among life-forms or species. To test this hypothesis, we studied the δ15N of eight different life-forms, selecting two representatives from each of four categories (woody deciduous, woody evergreen, graminoid, and cryptogam life-forms) at two locations having different levels of precipitation, over a six-month period. Sampling was conducted in mid-winter, during snowmelt in May, after leaf emergence, in mid-August, and in September. The sampled species showed a highly significant seasonal pattern in the natural abundance of 15N. Within each species and site, the δ15N showed a difference on average of 3.6% (range from 2.1 to 5.3%) between minimum and maximum over the sampling period. In most cases δ15N was highest in mid-winter and lowest at start of the growing season. Most species studied showed some common trends: (i) a decline in δ15N from mid-winter to pre-snowmelt (May); (ii) an increase from snowmelt to mid-June (mainly in plants sampled at one site); and (iii) a late-season decline in δ15N (August to September). Life-forms differed from each other in terms of their pattern of seasonal variation (harvest × life-form interaction) and between sites (site × life-form interaction). Thus, the outcome of comparisons of natural δ15N within and among species or sites depends on the time of year of sampling.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».