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Enregistrement W2104750648 · doi:10.1111/j.1469-8137.2008.02420.x

Herbivore‐induced shifts in carbon and nitrogen allocation in red oak seedlings

2008· article· en· W2104750648 sur OpenAlexfundno aff
Christopher J. Frost, Mark D. Hunter

Notice bibliographique

RevueNew Phytologist · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Forest ServiceU.S. Forest ServiceNational Science Foundation
Mots-clésHerbivoreMicrocosmEcosystemBiologyBotanyAgronomyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

* A dual-isotope, microcosm experiment was conducted with Quercus rubra (red oak) seedlings to test the hypothesis that foliar herbivory would increase belowground carbon allocation (BCA), carbon (C) rhizodeposition and nitrogen (N) uptake. Plant BCA links soil ecosystems to aboveground processes and can be affected by insect herbivores, though the extent of herbivore influences on BCA is not well understood in woody plants. * Microcosms containing 2-yr-old Q. rubra seedlings and soil collected from the Coweeta Hydrologic Laboratory (NC, USA) were subjected to herbivory or left as undamaged controls. All microcosms were then injected with 15N-glycine and pulsed with 13CO2. * Contrary to our hypothesis, herbivore damage reduced BCA to fine roots by 63% and correspondingly increased allocation of new C to foliage. However, 13C recoveries in soil pools were similar between treatments, suggesting that exudation of C from roots is an actively regulated component of BCA. Herbivore damage also reduced N allocation to fine roots by 39%, apparently in favor of storage in taproot and stem tissues. * Oak seedlings respond to moderate insect herbivore damage with a complex suite of allocation shifts that may simultaneously increase foliar C, maintain C rhizodeposition and N assimilation, and shift N resources to storage.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations106
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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