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Enregistrement W2126333289 · doi:10.1093/aob/mcr259

Prediction of in situ root decomposition rates in an interspecific context from chemical and morphological traits

2011· article· en· W2126333289 sur OpenAlexafffund
Maurice Aulen, Bill Shipley, Robert L. Bradley

Notice bibliographique

RevueAnnals of Botany · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInterspecific competitionBiologyContext (archaeology)BotanyLigninDecompositionEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIMS: We quantitatively relate in situ root decomposition rates of a wide range of trees and herbs used in agroforestry to root chemical and morphological traits in order to better describe carbon fluxes from roots to the soil carbon pool across a diverse group of plant species. METHODS: In situ root decomposition rates were measured over an entire year by an intact core method on ten tree and seven herb species typical of agroforestry systems and were quantified using decay constants (k values) from Olson's single exponential model. Decay constants were related to root chemical (total carbon, nitrogen, soluble carbon, cellulose, hemicellulose, lignin) and morphological (specific root length, specific root length) traits. Traits were measured for both absorbing and non-absorbing roots. KEY RESULTS: From 61 to 77 % of the variation in the different root traits and 63 % of that in root decomposition rates was interspecific. N was positively correlated, but total carbon and lignin were negatively correlated with k values. Initial root traits accounted for 75 % of the variation in interspecific decomposition rates using partial least squares regressions; partial slopes attributed to each trait were consistent with functional ecology expectations. CONCLUSIONS: Easily measured initial root traits can be used to predict rates of root decomposition in soils in an interspecific context.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,679
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations63
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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