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Enregistrement W2151233884 · doi:10.1093/treephys/tpr006

Effects of soil moisture manipulations on fine root dynamics in a mature balsam fir (Abies balsamea L. Mill.) forest

2011· article· en· W2151233884 sur OpenAlexaff
Jakub Olesiński, M. B. Lavigne, M. J. Krasowski

Notice bibliographique

RevueTree Physiology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbies balsameaBalsamBiomass (ecology)Environmental scienceWater contentAgronomyGrowing seasonIrrigationHorticultureBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We tested the hypothesis that moisture stress affects fine root dynamics during and after the stress. To this end, we investigated the effects of soil moisture on annual and seasonal fine root production and mortality over 4 years in a mature balsam fir (Abies balsamea L. Mill.) stand using a minirhizotron and soil coring. Droughting and irrigating treatments were imposed for 17 weeks during the third year of the study, and post-treatment recovery was measured during the fourth year. Monthly fine root production was often reduced by low soil water content (SWC) during July-September in the pre-treatment years and by imposed drought. Irrigation resulted in higher summer fine root production than in pre-treatment years. In the recovery year, increased fine root production was observed in the previously droughted plots despite low SWC in August and September. Droughting decreased year-end fine root biomass in the treatment year, but biomass returned to pre-treatment levels during the recovery year. Droughting and irrigating did not affect foliage production during the treatment and recovery years. Our results suggest that for balsam fir, establishment and maintenance of a functional balance between foliage and fine root biomass, with respect to moisture supply and demand, can depend on fine root dynamics occurring over more than one growing season. In addition, our findings provided insights into tree growth responses to interannual variation in moisture supply.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,831

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,193 · 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'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

Citations41
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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