Leaf phosphorus content of Quercus wutaishanica increases with total soil potassium in the Loess Plateau
Notice bibliographique
Résumé
Phosphorus (P) is arguably more limiting than nitrogen for forest ecosystems being free of disturbances for lengthy time periods. The elucidation of multivariate relationships between foliar P and its primary drivers for dominant species is an urgent issue and formidable challenge for ecologists. Our goal was to evaluate the effects of primary drivers on foliar P of Quercus wutaishanica, the dominant species in broadleaved deciduous forest at the Loess Plateau, China. We sampled the leaves of 90 Q. wutaishanica individuals across broad climate and soil nutrient gradients at the Loess Plateau, China, and employed structural equation models (SEM) to evaluate multiple causal pathways and the relative importance of the drivers for foliar P per unit mass (Pmass) and per unit area (Parea). Our SEMs explained 73% and 81% of the variations in Pmass and Parea, respectively. Pmass was negatively correlated to leaf mass per area, positively correlated to leaf area, and increased with mean annual precipitation and total soil potassium. Parea was positively correlated to leaf mass per area, leaf dry weight, and increased significantly with total soil potassium. Our results demonstrated that leaf P content of Q. wutaishanica increased with total soil potassium in the Loess Plateau accordingly.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».