Nitrogen and Water Availabilities and Competitiveness of Bluejoint: Spruce Growth and Foliar Carbon‐13 and Nitrogen‐15 Abundance
Notice bibliographique
Résumé
How resource availabilities affect the competitiveness of Canada bluejoint grass [ Calamagrostis canadensis (Michx.) P. Beauv., hereafter referred to as bluejoint ] is poorly understood. Bluejoint is a widespread grass species in boreal forests and competes with tree species such as white spruce [ Picea glauca (Moench) Voss] for belowground resources (e.g., soil N and water) when their supply is limited. In this greenhouse‐based study, we tested the following hypotheses: (i) bluejoint competition reduces white spruce growth when belowground resource availabilities are limited; (ii) greater N and water availabilities may increase bluejoint competition and its adverse effects on white spruce growth; and (iii) white spruce foliar δ 13 C and δ 15 N are affected by soil N and water availabilities and bluejoint competition. A 2 × 2 × 2 (competition × N availability × water availability) factorial experiment was conducted using pots of planted white spruce seedlings with or without bluejoint. Bluejoint competition reduced the volume index (diameter 2 × height) of white spruce by 50%. The competitiveness of bluejoint appeared to be independent of resource availabilities, but bluejoint had greater growth response to increased N availability than white spruce. Bluejoint competition depleted white spruce foliar δ 13 C and δ 15 N by 1.2 and 1.2‰, respectively, even under adequate water supply, indicating that N deficiency caused by bluejoint competition had a dominant effect (increasing 13 C discrimination during photosynthesis) compared with the potential effect of drought stress on foliar δ 13 C, and that strong NH 4 uptake by bluejoint may have prevented significant soil N losses and 15 N enrichment through nitrification and subsequent denitrification.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».