Notice bibliographique
Résumé
Recent work suggests that resource economic traits might help predict the strength and direction of plant-soil feedback interactions, both in natural systems and in agriculture. However, there are many competing hypotheses to explain the effects of plant resource economics on plant-soil feedbacks. Faster-growing plants may have positive fertilizing effects if their tissues are incorporated and mineralized by soil microbes, but may also have negative effects if pathogens build up, or if fungal symbionts are lost through fertilization. Identifying the direction of effects may be confounded if nutrients are exported through herbivory, leaching, or crop harvesting. To determine causality in the effect of plant traits on plant-soil feedbacks it is essential for plant-soil feedback experiments to (1) quantify the mass of nutrients held in standing, or harvested plant biomass, and in losses to other sources in the field, and (2) undertake soil chemistry measurements (e.g. gross and net nitrogen mineralization) of nutrients limiting for plant growth throughout all phases of the feedback cycle. If rigorous nutrient budgeting in plant-soil feedback research is more widely practiced this will provide the data needed to synthesise results in comparable ways, and will enable mechanistic insights into the role of plant traits in mediating plant competition in both natural and applied settings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».