Nutrient Retranslocation Response of <i>Picea mariana</i> Seedlings to Nitrogen Supply
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The hypotheses that retranslocation is controlled by soil nutrient availability or plant nutrient reserves were tested under field conditions for one growing season using nutrient‐loaded and non‐loaded (conventional) black spruce [ Picea mariana (Mill.) BSP] seedlings planted on a poor, medium, and rich fertility soil created by equivalent applications of 0, 200, and 400 kg N ha −1 , respectively. Growth and nutrient uptake increased with N supply, and was consistently higher in loaded than conventional seedlings, demonstrating the advantage of nutrient loading practices to accelerate seedling growth across the range of soil N tested. Compared to the poor soil, new shoot biomass of loaded seedlings increased by 34 and 134% on the medium and rich soils, suggesting loaded seedlings may be more efficiently transplanted on more fertile sites. Net retranslocation of N, P, and K increased by 569, 185, and 102% by nutrient loading in the nursery, supporting the hypothesis of translocation driven by the magnitude of plant nutrient reserves. However, net N retranslocation diminished with time due to root system expansion that promoted uptake and reduced the need for N redistribution. Net retranslocation of N (the most limiting nutrient) declined with soil N supply, but that of P and K were relatively independent of soil fertility. Increased N availability in the soil enhanced N accumulation in the plants but lowered N retranslocation. We conclude that higher net retranslocation of N on poor soils is a phenotypic adjustment by P. mariana seedlings to maximize N use at low availability.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle