Key interactions between nutrient limitation and climatic factors in temperate forests: a synthesis of the sugar maple literature
Notice bibliographique
Résumé
Mineral stress (nutrient deficiency and (or) ion toxicity) is a widespread phenomenon in forests around the world. However, with the exception of N limitation, its significance is often under appreciated. On weathered, acidic soils that support many of the world’s forests, P, Ca, and Mg deficiencies and toxicities of Al and Mn are important constraints to forest productivity. Nutrient resources are a primary controller of forest function and structure and have important trophic implications, because foliar nutrient status is an important determinant of leaf palatability and consumer fitness. Nutrient acquisition and utilization in forest ecosystems is strongly influenced by environmental factors, which are changing at unprecedented rates with regional and global climate shifts. Here we examine nutrient limitations common to temperate, sugar maple ( Acer saccharum Marsh.) dominated forests as a model for understanding how climatic factors influence the acquisition and utilization of nutrient resources in forest ecosystems. In general, foliar nutrient imbalances created by soil weathering and acidification impair sugar maple physiology and correlate with health decline symptoms. Extremes in light environment, temperature, precipitation, pathogen attack, and herbivory tend to induce and (or) negatively interact with nutrient imbalances in sugar maple. A conceptual model is presented that characterizes abiotic and biotic interactions influencing sugar maple health and fitness in the context of nutrient limitation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».