Path Analysis for Soil Urease Activities and Nutrient Contents in a Mountain Valley Wetland, China
Notice bibliographique
Résumé
Soil profiles from 0 to 90 cm depth were collected to investigate temporal dynamics and profile variations in soil urease activities in Carex meyeriana wetland and to capture the direct and indirect effects of soil nutrients on soil urease activities in the Changbai Mountain valley wetland of China during the periods from 2002 to 2003. Our results showed that soil urease activities decreased gradually with increasing depth along soil profiles with higher coefficients of variation in the upper soils, which were positively correlated with microorganism numbers. Soil urease activities during the growing season from May to September were higher than those in April. Path analysis showed that both NO3−–N and dissolved Mg (DMg) had direct positive effects on soil urease activities and they had the highest direct path coefficients and determination coefficients compared to other soil nutrients. Total contents of Cu and Fe showed direct and indirect positive effects on soil urease activities through NO3−–N, whereas they showed negative indirect effects through DMg. Despite that total Mg and dissolved K showed direct adverse effects on soil urease activities, the indirect effects through NO3−–N were much higher. In contrast, total Zn showed both direct and indirect adverse effects on this enzyme. However, the positive indirect effects of soil organic matter, total N, and total P on soil urease activities were more significant than their direct effects. The findings of this work had a potential important role in monitoring soil biological quality in N‐limited mountain valley wetland ecosystems.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».