Changes in nutrient concentrations of leaves and roots in response to global change factors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Global change impacts on biogeochemical cycles have been widely studied, but our understanding of whether the responses of plant elemental composition to global change drivers differ between above‐ and belowground plant organs remains incomplete. We conducted a meta‐analysis of 201 reports including 1,687 observations of studies that have analyzed simultaneously N and P concentrations changes in leaves and roots in the same plants in response to drought, elevated [ CO 2 ], and N and P fertilization around the world, and contrasted the results within those obtained with a general database (838 reports and 14,772 observations) that analyzed the changes in N and P concentrations in leaves and/or roots of plants submitted to the commented global change drivers. At global level, elevated [ CO 2 ] decreased N concentrations in leaves and roots and decreased N:P ratio in roots but no in leaves, but was not related to P concentration changes. However, the response differed among vegetation types. In temperate forests, elevated [ CO 2 ] was related with lower N concentrations in leaves but not in roots, whereas in crops, the contrary patterns were observed. Elevated [ CO 2 ] decreased N concentrations in leaves and roots in tundra plants, whereas not clear relationships were observed in temperate grasslands. However, when elevated [ CO 2 ] and N fertilization coincided, leaves had lower N concentrations, whereas root had higher N concentrations suggesting that more nutrients will be allocated to roots to improve uptake of the soil resources not directly provided by the global change drivers. N fertilization and drought increased foliar and root N concentrations while the effects on P concentrations were less clear. The changes in N and P allocation to leaves and root, especially those occurring in opposite direction between them have the capacity to differentially affect above‐ and belowground ecosystem functions, such as litter mineralization and above‐ and belowground food webs.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 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 ».