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Enregistrement W2041333038 · doi:10.2980/15-3-3141

Nitrogen uptake by <i>Hylocomium splendens</i> during snowmelt in a boreal forest

2008· article· en· W2041333038 sur OpenAlexvenueno aff
Åsa Forsum, Hjalmar Laudon, Annika Nordin

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVetenskapsrådet
Mots-clésSnowmeltBorealBryophyteSnowChemistryForestryBotanyTaigaNitrogenEnvironmental scienceEcologyEnvironmental chemistryGeographyBiologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractIn most boreal regions snow composes a large portion of the annual precipitation. Although many boreal forest floor bryophytes depend largely on precipitation for their nitrogen (N) supply, bryophyte uptake of snow N is little explored. We studied chemical forms of plant-accessible N in snowmelt, as well as the temporal dynamics of their release. In conjunction we performed a N uptake experiment using the common boreal bryophyte Hylocomium splendens. The results demonstrated that the snowmelt N pool was dominated by NO3− (86%), followed by NH4+ (11%) and amino acid N (3%), in total providing ca 0.3 kg N·ha−1 to the forest floor vegetation. Hylocomium splendens was able to access both inorganic and organic 15N labelled N forms (NO3−, NH4+, and glycine) applied in situ to the snow covering the moss prior to snowmelt. Across all the N forms H. splendens took up ca 24% of the snow-deposited N. Nitrate uptake exceeded that of glycine, while NH4+ uptake was intermediate, reflecting the ambient distribution of the snowmelt N pool between plant-accessible N forms.RésuméDans la plupart des régions boréales, une proportion importante des précipitations annuelles tombe sous forme de neige. Bien que plusieurs bryophytes du sol de la forêt boréale dépendent en grande partie des précipitations pour leur approvisionnement en azote (N), l'assimilation du N de la neige par les bryophytes est peu explorée. Nous avons étudié les formes chimiques de N accessibles aux plantes dans l'eau de fonte de la neige, ainsi que la dynamique temporelle de leur disponibilité. Nous avons aussi effectué une expérience d'assimilation de N utilisant Hylocomium splendens, une espèce boréale commune de bryophytes. Les résultats ont démontré que NO3− dominait le pool de N dans l'eau de fonte de la neige (86%), suivi par NH4+ (11%) et par l'acide aminé N (3%) fournissant au total ca 0.3 kg N·ha−1 à la végétation du sol forestier. H. splendens était capable d'accéder aux formes de N identifiées au 15N tant inorganiques qu'organiques (NO3−, NH4+ et glycine) ajoutées in situ à la neige couvrant la mousse avant la fonte. De toutes les formes de N, H. splendens a utilisé ca 24% du N déposé par la neige. L'assimilation du nitrate a excédé celui de la glycine, tandis que l'assimilation de NH4+ était intermédiaire, reflétant la distribution ambiante de N dans l'eau de fonte de la neige entre les formes de N accessibles aux plantes.Keywords: amino acid Nammoniumbryophyte ecophysiologynitrateMots-clés: acide aminé Nammoniumécophysiologie des bryophytesnitrate

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,517

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations19
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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