Plant source water apportionment using stable isotopes: A comparison of simple linear, two‐compartment mixing model approaches
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Plant source water identification using stable isotopes is now a common practice in ecohydrological process investigations. Notwithstanding, little critical evaluation of the approaches for source apportionment have been conducted. Here, we present a critical evaluation of the main methods used for source apportionment between vadose and saturated zone water: simple mass balance and Bayesian mixing models. We leverage new isotope stem water samples from a diverse set of tree species in a strikingly uniform terrain and soil conditions at the Christchurch Botanic Garden, New Zealand. Our results show that using δ 2 H alone in a simple, two‐source mass balance approach leads to erroneous results, particularly an apparent overestimation of groundwater contribution to xylem. Alternatively, using both δ 2 H and δ 18 O in a Bayesian inference framework improves the source water estimates and is more useful than the simple mass balance approach, particularly when soil and groundwater contributions are relatively disproportionate. We suggest that plant source water quantification methods should take into consideration the possible effects of 2 H/ 1 H fractionation. The Bayesian inference approach used here may be less sensitive to 2 H/ 1 H fractionation effects than simple mass balance methods.
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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 | 0,001 | 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 découle