Fine‐root exploitation strategies differ in tropical old growth and logged‐over forests in Ghana
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the changes in root exploitation strategies during post‐logging recovery is important for predicting forest productivity and carbon dynamics in tropical forests. We sampled fine (diameter < 2 mm) roots using the soil core method to quantify fine‐root biomass and architectural and morphological traits to determine root exploitation strategies in an old growth forest and in a 54‐yr‐old logged‐over forest influenced by similar parent material and climate. Seven root traits were considered: four associated with resource exploitation potential or an ‘extensive’ strategy (fine‐root biomass, length, surface area, and volume), and three traits which reflect exploitation efficiency or an ‘intensive’ strategy (specific root area, specific root length, and root tissue density). We found that total fine‐root biomass, length, surface area, volume, and fine‐root tissue density were higher in the logged‐over forest, whereas the old growth forest had higher total specific root length and specific root surface area than the logged‐over forest. The results suggest different root exploitation strategies between the forests. Plants in the old growth forest invest root biomass more efficiently to maximize soil volume explored, whereas plants in the logged‐over forest increase the spatial distribution of roots resulting in the expansion of the rhizosphere.
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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 | 0,000 | 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 découle