Effect of leaf habit and soil type on nutrient resorption and conservation in woody species of a dry tropical environment
Notice bibliographique
Résumé
We examined 90 dry tropical tree species growing on contrasting soil types (relatively infertile Ultisol and more fertile Inceptisol) for leaf traits such as leaf habit, specific leaf mass (SLM, leaf dry mass per leaf area), leaf chemistry (nutrient concentrations and C/N ratios), and nutrient resorption. Across the species, SLM ranged from 4.06 to 15.74 mg·cm2 in mature leaves and from 2.60 to 15.12 mg·cm2 in senesced leaves. Mature leaf N and P concentrations varied from 0.86% to 4.11% and 0.13% to 0.21%, respectively. Senesced leaf N concentrations varied from 0.49% to 1.90% and P from 0.04% to 0.47%. Resorption efficiencies varied from 26% to 83% (mean = 58.32% ± 1.20%) for N and from 16% to 80% (mean = 49.57% ± 1.48%) for P indicating that the woody species of dry tropical environments resorbed different nutrients in substantial amounts to support new growth. Deciduous species had greater resorbed nutrient pools and resorption efficiencies than evergreen species. Compared with the nutrient-rich environment, species from the nutrient-poor environment had a lower resorbed P pool and lower resorption efficiencies for N and P, but had similar N and P concentrations in mature leaves. Resorption efficiencies for C, N, and P were generally correlated, suggesting that the resorbed C pool acted as a vehicle for mobilizing nutrients, especially N. Species with a low or high C/N ratio in senesced leaf and a low or high N resorption efficiency occurred in both nutrient-poor and nutrient-rich environments, as well as among deciduous and evergreen leaf habits, indicating individualistic adaptations to optimize the efficiency of nutrient resource use and conservation of the dry tropical woody vegetation.Key words: leaf chemistry, leaf traits, resorption efficiency, resorbed nutrient pools, substrate-quality stability.
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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 | 0,001 | 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 ».