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Enregistrement W2885027432 · doi:10.1139/cjfr-2018-0063

Water-use strategies of coexisting shrub species in the Yellow River Delta, China

2018· article· en· W2885027432 sur OpenAlexvenueno aff
Jingtao Liu, Zhaohua Lu, Junsheng Li, Jingkuan Sun

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och VälfärdNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEnvironmental scienceSoil waterWater contentSalinityShrubSoil salinityHydrology (agriculture)DeltaGrowing seasonAgronomyEcologySoil scienceBiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In coastal ecosystems, water availability is limited because of the high soil salinity influenced by sea water intrusion, high soil noncapillary porosity, and significant seasonal fluctuation of precipitation. Therefore, water availability is a key determinant of plant growth and distribution in coastal ecosystems. Tamarix chinensis Lour. and Ziziphus jujuba var. spinosa Hu are two coexisting shrub species growing on Chenier Island in the Yellow River Delta (YRD), China. Our aim was to investigate how the water-use strategies of the two species respond to variations in soil moisture to improve understand of their adaptations to drought stress and their coexistence mechanism. During the growing season, the oxygen stable isotope signatures (δ18O) were measured for soil water in different soil depths (0–20, 20–40, 40–60, and 60–100 cm), shallow groundwater, and xylem water. The proportional contributions of potential water sources for the two species were calculated by using the IsoSource mixing model. The results showed that the δ18O values of the two species showed a clear seasonal difference. When soil moisture was high and air temperature was low, T. chinensis mainly used water from soil depths of 60–100 cm, while Z. jujuba mainly used water from soil depths of 0–40 cm. When soil moisture was low or air temperature was high, T. chinensis mainly used the saline shallow groundwater, while Z. jujuba mainly used water from soil depths of 20–100 cm. When there was a large amount of precipitation, both T. chinensis and Z. jujuba mainly absorbed water from soil depths of 20–40 cm. Tamarix chinensis and Z. jujuba had different water-use patterns during the growing season, which reflected their adaptations to seasonal fluctuations in soil water content within a water-limited coastal ecosystem, while the niche differentiation in water use of the two species clarifies their coexistence mechanism.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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