Arrowhead (Sagittaria cuneata) as a bioindicator of nitrogen and phosphorus for prairie streams and wetlands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The emergent aquatic plant, Sagittaria cuneata, is an easily-identified and commonly-found species in the Great Plains region of North America and has the potential to be a bioindicator of nitrogen (N) and phosphorus (P) because of its previously-identified leaf plasticity in response to nutrient conditions. To identify associations between leaf morphology and soil and water nutrients, we conducted: (1) a 10-week controlled experiment in which plants were grown in nutrient-enriched sediment, nutrient-enriched water, or unamended control trials, and (2) a field study where emergent leaves were collected from 15 streams of varying nutrient concentrations. Plants grown in experimentally enriched sediment were more productive than those grown in enriched water or control conditions: they produced more emergent leaves and tubers, had a larger final biomass and height, and developed emergent leaves that showed a consistent increase in size and unique change in shape over time. Emergent leaves collected from field plants also showed significant variability of leaf traits; however, this variability occurred at all scales of replication (leaf, plant, quadrat, and site), with linear mixed effects modelling indicating that random chance was likely driving this variability. Although sediment nutrients were crucial to successful growth of S. cuneata under controlled conditions, the high variability in leaf morphology under field conditions (likely due to large natural variability at the species, population, and individual scale) make leaf plasticity of S. cuneata unsuitable as a bioindicator. Our results emphasize the need to quantify within and among plant variation in leaf morphology (and to clarify sampling methods) for the many taxa of aquatic macrophytes that are phenotypically plastic and notoriously difficult to classify.
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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) | 0,000 | 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 ».