Negative effects of fertilization on plant nutrient resorption
Notice bibliographique
Résumé
Plants in infertile habitats are thought to have a high rate of nutrient resorption to enable them reuse nutrients more efficiently than those in fertile habitats. However, there is still much debate on how plant nutrient resorption responds to nutrient availability. Here we used a meta-analysis from a global data set of 9703 observations at 306 sites from 508 published articles to examine the effects of nitrogen (N) and phosphorus (P) fertilization on plant foliar N and P concentrations and resorption efficiency. We found that N fertilization enhanced N concentration in green leaves by 27% and P fertilization enhanced green-leaf P by 73% on average. The N and P concentrations in senesced leaves also increased with respective nutrient fertilization. Resorption efficiencies (percentage of nutrient recovered from senescing leaves) of both N and P declined in response to respective nutrient fertilization. Combined N and P fertilization also had negative effects on both N and P resorption efficiencies. Whether nutrient resorption efficiency differs among plant growth types and among ecosystems, however, remains uncertain due to the limited sample sizes when analyzed by plant growth types or ecosystem types. Our analysis indicates that fertilization decreases plant nutrient resorption and the view that nutrient resorption is a critical nutrient conservation strategy for plants in nutrient-poor environments cannot be abandoned. The response values to fertilization presented in our analysis can help improve biogeochemical models.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».