Water table depth affects productivity, water use, and the response to nitrogen addition in a savanna system
Notice bibliographique
Résumé
We investigated annual aboveground net primary productivity (ANPP) and transpiration (E) of the dominant plant life forms, longleaf pine (Pinus palustris Mill.) trees and wiregrass (Aristida stricta Michx.), in a fire-maintained savanna. Experimental plots spanned a natural hydrologic gradient (xeric and mesic site types) mediated by soil moisture (θ) and water table depth (WTD), and received additions of either 0 or 100 kg N·ha–1·year–1. Low rates of ANPP (1.3–2.2 Mg·ha–1) and annual E (108–380 mm) were observed in these communities. WTD and N addition explained 95% of the variation in community ANPP, whereas site type and WTD explained 83% of variation in community E. Between tree and grass life forms, longleaf pine ANPP was more coupled to WTD than wiregrass. For any given leaf area supported, ANPP of longleaf pine increased linearly with increasing water use and decreasing WTD. The longleaf pine ANPP response to N addition was greater in sites with high water use compared with those with low water use, indicating that this savanna system is colimited by nutrient and water availability and that water table depth plays a role in regulating savanna productivity.
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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) | 0,000 | 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 ».