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Enregistrement W2549068785 · doi:10.1111/nph.14331

Molybdenum and phosphorus limitation of moss‐associated nitrogen fixation in boreal ecosystems

2016· article· en· W2549068785 sur OpenAlexafffund
Kathrin Rousk, Jefferson Degboe, Anders Michelsen, Robert L. Bradley, Jean‐Philippe Bellenger

Notice bibliographique

RevueNew Phytologist · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDanmarks Frie ForskningsfondDanmarks Grundforskningsfond
Mots-clésTundraSubarctic climateMossTaigaEcosystemNitrogen fixationNitrogenaseBorealBiomass (ecology)Black spruceGrowing seasonEcologyNutrientEnvironmental chemistryBotanyEnvironmental scienceAgronomyNitrogenBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Biological nitrogen fixation ( BNF ) performed by moss‐associated cyanobacteria is one of the main sources of new nitrogen (N) input in pristine, high‐latitude ecosystems. Yet, the nutrients that limit BNF remain elusive. Here, we tested whether this important ecosystem function is limited by the availability of molybdenum (Mo), phosphorus (P), or both. BNF in dominant mosses was measured with the acetylene reduction assay ( ARA ) at different time intervals following Mo and P additions, in both laboratory microcosms with mosses from a boreal spruce forest and field plots in subarctic tundra. We further used a 15 N 2 tracer technique to assess the ARA to N 2 fixation conversion ratios at our subarctic site. BNF was up to four‐fold higher shortly after the addition of Mo, in both the laboratory and field experiments. A similar positive response to Mo was found in moss colonizing cyanobacterial biomass. As the growing season progressed, nitrogenase activity became progressively more P limited. The ARA : 15 N 2 ratios increased with increasing Mo additions. These findings show that N 2 fixation activity as well as cyanobacterial biomass in dominant feather mosses from boreal forests and subarctic tundra are limited by Mo availability.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeObservationnel
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

Citations110
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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