The measurement and quantification of generalized gradients of soil fertility relevant to plant community ecology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We propose an operational definition of soil “fertility” that is applicable to plant community ecology and develop a method of measuring and quantifying it, using structural equations modeling, that is generalizable to soils in different regions whose fertility has different causes. To do this, we used structural equation modeling (SEM). The measurement submodel predicts the latent “generalized fertility,” F G , of a soil using four indicator variables: the relative growth rates of Festuca rubra , Trifolium pratense , Triticum aestivum , and Arabidopsis thaliana . The direct causes of F G in this study were the supply rates of NO 3 − , P, and K as well as three indirect causes consisting of three physical soil properties, but these can change between studies. The model was calibrated using 76 grassland soils from southern Quebec, Canada and independently tested using aboveground net primary productivity (NPP) of the natural vegetation over two growing seasons. Both the measurement submodel and the full SEM fit the data well. The F G values predicted 51% of the variance in NPP and were a better predictor than any other single variable, including the actual nutrient flux rates. Furthermore, this model can be applied to grassland soils anywhere because of its modular nature in which the causes and effects of soil fertility are clearly separated.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».