Productivity responses of different functional groups to litter addition in typical grassland of Inner Mongolia
Notice bibliographique
Résumé
Aims Much research has been done on litter in forest ecosystems,but little has been done in grassland ecosys-tems,although litter plays an important role in grasslands. Our objectives were to determine how litter affects aboveground biomass and productivity of different functional groups and whether litter addition has a positive or negative effect in typical grassland. Methods We added litter to typical grassland after frost in October 2002. Then we sampled peak standing crop in August from 2003 to 2007. We determined productivity by species by clipping the vegetation in two 20 cm × 50 cm quadrates. SAS 9.0 was used to analyze the data. Important findings Litter addition significantly increased aboveground biomass,especially in the first year after treatment; however,no significant differences (p 0.05) in productivity among litter addition treatments were found in the following years. Biomass was significantly different among years (p 0.001). Effects of litter addition on each functional group were not significant (p 0.05). PCA analysis of each functional group in different years showed that productivity depended on the competition and compensation effect between perennial bunch grasses and perennial forbs. With greater amounts of litter,the competition effect and the correlation of these two functional groups decreased.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».