Biogeographic patterns of multi-element stoichiometry of <i>Quercus variabilis</i> leaves across China
Notice bibliographique
Résumé
The variability of leaf stoichiometry has been studied at different taxonomic levels across various geographic ranges. However, the intraspecific variations in leaf stoichiometry of widely distributed species are poorly understood. We characterize the biogeographical patterns and environmental controls of leaf nitrogen (N), phosphorus (P), potassium (K), calcium (Ca), magnesium (Mg), and sulfur (S) concentrations of Quercus variabilis Blume, a widely distributed tree species of significant economic and ecological value in China. The stoichiometry of Q. variabilis leaves exhibited substantial variation, which was strongly affected by climatic factors and respective concentrations of soil nutrients but had little association with leaf mass per area. Climate was the dominant driver, apart from P and Ca, which were also strongly related to soil P and Ca, respectively. Concentrations of leaf N, P, K, and Mg decreased significantly with mean annual temperature and increased with aridity, albeit at different magnitudes, resulting in positive latitudinal trends of all elements except for Ca and S. The results indicate that Q. variabilis leaf stoichiometry shows a relevant degree of flexibility and that alterations in climatic factors and soil nutrient availability have diverse influences on patterns of the different elements. Our findings provide an important contribution toward an understanding of how widespread species regulate their stoichiometry to adapt to heterogeneous environments.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».