Correlations between soil nutrient availability and fine-root biomass at two spatial scales in forested wetlands with contrasting hydrological regimes
Notice bibliographique
Résumé
We investigated the relationship between soil nutrients and fine-root biomass at broad (among ecosystem types) and fine (within a 20 m × 20 m plot) spatial scales in forested wetlands of the southeastern United States. We selected three replicates each of high-fertility floodplain swamps, low-fertility depressional swamps, and intermediate-fertility river swamp sloughs and measured soil nutrient availability (NO 3 -N, NH 4 -N, and PO 4 -P) and fine-root biomass. At one replicate of each wetland type, a dense network of sampling points was used to measure variability (variance and coefficient of variation) of soil nutrients and fine-root biomass. At the broad scale, fine-root biomass was lower in floodplain swamps than in either river swamp sloughs or depressional swamps. Also, multiple linear regression and Spearman's rank correlations indicated a negative relationship between soil nutrient availability and fine-root biomass. Fine-scale correlates between soil nutrient availability and fine-root biomass were generally weak. Fine-scale variability of NO 3 -N and NH 4 -N was greatest in the floodplain swamps, but nutrients were not spatially patchy at any of the sampled sites. We conclude that soil nutrient availability may control fine-root biomass at the broad scale, but it is unclear if the same is true at fine spatial scales.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».