Soil nitrogen and carbon heterogeneity in woodlands and grasslands: contrasts between temperate and tropical regions
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aim Soil resource heterogeneity is linked to several ecological processes including invasion of woody species into grasslands. Studies from the temperate zone have demonstrated greater soil heterogeneity beneath woody vegetation than beneath grasslands. Woody species have a more widespread and coarser root system than herbaceous species, and may have a competitive advantage in relatively heterogeneous soils. We tested the global generality of greater soil heterogeneity beneath woody vegetation. Location Global. Methods We used data from published literature for soil nitrogen and carbon heterogeneity from paired woodland and grassland sites around the world. Results Woodland and grassland soil heterogeneities from paired observations were strongly correlated. There was, however, significant geographical variability in the relationship. Soils were more heterogeneous in woodlands than grasslands in temperate areas, but the opposite was true for tropical habitats. Grassland soils were more heterogeneous at lower than higher latitudes. Woodland soil heterogeneity did not vary with latitude. Main conclusions The previously described high soil heterogeneity in woody vegetation compared to grasslands holds only for temperate regions. Consequently, the relationship between soil resource heterogeneity and vegetation type is dependent on the study region. Macroecological studies should test the generality of relationships between soil and vegetation at the global scale.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».