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Enregistrement W2313859520 · doi:10.1139/cjss-2015-0063

Root exudation of low-molecular-mass-organic acids by six tree species alters the dynamics of calcium and magnesium in soil

2016· article· en· W2313859520 sur OpenAlexvenueno aff
Tamihisa Ohta, Tsutom Hiura

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAluminum toxicity and tolerance in plants and animals
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesResearch Institute for Humanity and NatureJapan Society for the Promotion of ScienceHokkaido UniversityMinistry of Environment
Mots-clésCryptomeriaSoil waterJaponicaChemistryNutrientMagnesiumCalciumOysterBotanyAgronomyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soils in plantations of Cryptomeria japonica in Japan have ∼threefold more exchangeable Ca compared with soils in other types of forest vegetation even in a Ca-poor environment. To explain mechanisms underlying this phenomenon, we determined the effect of root exudation rate of low-molecular-mass organic acids (LMMOAs) on exchangeable cations in soil. We conducted a pot experiment using C. japonica and five dominant tree species in Japan, and measured the root exudation rates of LMMOAs and exchangeable nutrient concentrations in the soils. To estimate whether the root exudation rate of LMMOAs is elevated in response to Ca deficiency, we created variation in Ca availability by adding different amounts of crushed oyster shells. The root exudation rates of LMMOAs were two to five times higher for C. japonica than for other tree species, but did not differ significantly among the different quantities of oyster shell. Exchangeable Ca and Mg were significantly higher in the soils with C. japonica and significantly correlated with the root exudation rate of LMMOAs (R 2 > 0.24) at high and moderate quantities of oyster shell. Therefore, variation among species, in terms of root exudation of organic acids, might be one important factor affecting the cation dynamics in soil.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,756
Score d'incertitude au seuil0,851

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,183 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations42
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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