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Enregistrement W1989555074 · doi:10.1139/b09-021

Effects of shading on photosynthesis, plant organic nitrogen uptake, and root fungal colonization in a subarctic mire ecosystem

2009· article· en· W1989555074 sur OpenAlexvenueno aff
Maria Olsrud, Anders Michelsen

Notice bibliographique

RevueBotany · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSvenska Forskningsrådet Formas
Mots-clésBiologyEcosystemShrubSubarctic climateBotanyPhotosynthesisShadingEvergreenColonizationEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arctic dwarf shrub ecosystems are predicted to be exposed to lower light intensity in a changing climate where mountain birch forests are expanding. We investigated how shading at 0%, 65%, and 97% affects photosynthesis, organic N uptake, C and N allocation patterns in plants, and root fungal colonization in an ericoid dwarf shrub ecosystem. The ecosystem was labeled by injection of [2- 13 C, 15 N]glycine into the soil, and the uptake of 15 N and 13 C in roots and leaves 24 h later was analysed. Fungal colonization in hair roots was determined visually. Hair root 13 C: 15 N ratios showed that dwarf shrub ecosystems are capable of taking up organic N as intact glycine both under high irradiance levels and under shaded conditions when photosynthesis is strongly reduced. The allocation of 15 N to green leaves of Rubus chamaemorus L. increased with shading, whereas the allocation of 13 C to leaves of both deciduous and evergreen plant species decreased. Species dominance was correlated with uptake of 13 C, i.e., the most productive species also took up the highest amount of glycine. The ecosystem exhibited a tendency towards lower colonization by ericoid mycorrhizal fungi and dark septate endophytes in hair roots when shaded. Thus, shading has implications for processes central to both C and N cycling in subarctic ecosystems. This should be considered in projections of ecosystem responses to climate change and expanding mountain birch forests.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil0,256

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,178 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations21
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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