<i>Salix arctica</i> changes root distribution and nutrient uptake in response to subsurface nutrients in High Arctic deserts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Moisture is critical for plant success in polar deserts but not by the obvious pathway of reduced water stress. We hypothesized that an indirect, nutrient‐linked, pathway resulting from unique water/frozen soil interactions in polar deserts creates nutrient‐rich patches critical for plant growth. These nutrient‐rich patches (diapirs) form deep in High Arctic polar deserts soils from water accumulating at the permafrost freezing front and ultimately rising into the upper soil horizons through cryoturbated convective landforms (frost boils). To determine if diapirs provide an enhanced source of plant‐available N for Salix arctica (Arctic willow), we characterized soil, root, stem, and leaf 15N natural abundance across 24 diapir and non‐diapir frost boils in a High Arctic granitic semi‐desert. When diapir horizons were available, S. arctica increased its subsurface (i.e., diapir) N uptake and plant root biomass doubled within diapir. Plant uptake of enriched 15N injected into organic rich soil patches was 2.5‐fold greater in diapir than in non‐diapir frost boils. S. arctica percent cover was often higher (7.3 ± 1.0 [mean ± SE]) on diapiric frost boils, compared to frost boils without diapirs (4.4 ± 0.7), potentially reflecting the additional 20% nitrogen available in the subsurface of diapiric frost boils. Selective N acquisition from diapirs is a mechanism by which soil moisture indirectly enhances plant growth. Our work suggests that diapirs may be one mechanism contributing to Arctic greening by shrub expansion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».