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Enregistrement W2037046128 · doi:10.1038/srep05448

Scaling of nitrogen and phosphorus across plant organs in shrubland biomes across Northern China

2014· article· en· W2037046128 sur OpenAlexfundno aff
Xian Yang, Zhiyao Tang, Chengjun Ji, Hongyan Liu, Wenhong Ma, Anwar Mohhamot, Zhaoyong Shi, Wei Sun, Tao Wang, Xiangping Wang, Xian Wu, Shunli Yu, Ming Yue, Chengyang Zheng

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Botany, Chinese Academy of SciencesChinese Academy of SciencesUniversity of British ColumbiaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésShrublandNutrientAllometryShrubBiologyBiomePhosphorusEcologyBotanyAgronomyNitrogenAridEcosystemChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Allocation of limiting resources, such as nutrients, is an important adaptation strategy for plants. Plants may allocate different nutrients within a specific organ or the same nutrient among different organs. In this study, we investigated the allocation strategies of nitrogen (N) and phosphorus (P) in leaves, stems and roots of 126 shrub species from 172 shrubland communities in Northern China using scaling analyses. Results showed that N and P have different scaling relationships among plant organs. The scaling relationships of N concentration across different plant organs tended to be allometric between leaves and non-leaf organs, and isometric between non-leaf organs. Whilst the scaling relationships of P concentration tended to be allometric between roots and non-root organs, and isometric between non-root organs. In arid environments, plant tend to have higher nutrient concentration in leaves at given root or stem nutrient concentration. Evolutionary history affected the scaling relationships of N concentration slightly, but not affected those of P concentration. Despite fairly consistent nutrients allocation strategies existed in independently evolving lineages, evolutionary history and environments still led to variations on these strategies.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeObservationnel
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

Citations111
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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