Nutrient concentrations of roots vary with diameter, depth, and site in New Hampshire northern hardwoods
Notice bibliographique
Résumé
Roots are important to ecosystem nutrient pools and fluxes, but they are difficult to sample for tissue analysis, especially at depth. We analyzed patterns of nutrient concentrations in live roots up to 20 mm in diameter collected from quantitative soil pits in six northern hardwood sites at the Bartlett Experimental Forest, New Hampshire, USA. Root concentrations of nitrogen (N), phosphorus (P), calcium (Ca), and magnesium (Mg) were higher in the forest floor than in the mineral soil, by 23%–61% in fine roots (0–1 mm and 1–2 mm in diameter). Using only samples collected from the O horizon to characterize roots throughout the profile resulted in an average error across all elements of 16% in estimates of root nutrient contents. Within the mineral soil, there was little difference in root nutrient concentrations with depth. There were significant patterns with root diameter: N and Mg concentrations were highest in the finest roots, while Ca concentrations peaked in the 2–5 mm diameter class. One site (C8) differed from the others in having lower N but higher P, Ca, Mg, and potassium (K) concentrations in roots. In summary, analyzing roots by site and diameter class is more important to accurate nutrient accounting than is analyzing roots from depth in the mineral soil, but roots in the forest floor and the mineral soil differ dramatically for some elements.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».