Climate controls on C<sub>3</sub>vs. C<sub>4</sub>productivity in North American grasslands from carbon isotope composition of soil organic matter
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We analyzed theδ13C of soil organic matter (SOM) and fine roots from 55 native grassland sites widely distributed across the US and Canadian Great Plains to examine the relative production of C3vs. C4plants (hereafter %C4) at the continental scale. Our climate vs. %C4results agreed well with North American field studies on %C4, but showed bias with respect to %C4from a US vegetation database (statsgo) and weak agreement with a physiologically based prediction that depends on crossover temperature. Although monthly average temperatures have been used in many studies to predict %C4, our analysis shows that high temperatures are better predictors of %C4. In particular, we found that July climate (average of daily high temperature and month's total rainfall) predicted %C4better than other months, seasons or annual averages, suggesting that the outcome of competition between C3and C4plants in North American grasslands was particularly sensitive to climate during this narrow window of time. Rootδ13C increased about 1‰ between the A and B horizon, suggesting that C4roots become relatively more common than C3roots with depth. These differences in depth distribution likely contribute to the isotopic enrichment with depth in SOM where both C3and C4grasses are present.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».