Reciprocal interactions between plants and soil in an upland grassland
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Through the production of litter, plants with different life history strategies are predicted to both affect and be affected by the properties of soil. Competitive species are expected to increase the fertility of, and have a positive growth feedback with, soil, whereas stress‐tolerant species should decrease fertility but show no growth feedback. We maintained monocultures of competitive ( Lolium perenne and Agrostis capillaris ) and stress‐tolerant ( Festuca ovina and Nardus stricta ) grasses on an unproductive grassland for six years. The Nardus soil developed significantly greater inorganic nitrogen than the Agrostis and Festuca soil, and significantly greater soil moisture content than the Festuca soil. However, there were no differences in organic matter content, phosphate or bulk density between the soil types. In a greenhouse assay, each species was grown in soil cores from the different monocultures as well as natural turf. There were significant differences in growth between plant species and soil types. As expected, L. perenne produced the greatest amount of biomass. However, plants grown on Nardus soil were twice as large and had a 21% lower root allocation than plants grown on any of the other soil types. Lolium perenne, A. capillaris and F. ovina had significant negative growth feedbacks with their own soil (−0.460, −0.821 and −0.792, respectively) and N. stricta had a significant positive feedback (0.560). This study highlights the difficulties of predicting how plant traits will affect soil properties.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».