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Enregistrement W2906290773 · doi:10.1139/cjss-2018-0114

Effects of precipitation change on fine root morphology and dynamics at a global scale: a meta-analysis

2018· article· en· W2906290773 sur OpenAlexvenueno aff
Xin Zhang, Yajuan Xing, Guoyong Yan, Shijie Han, Qinggui Wang

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant nutrient uptake and metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPrecipitationBiomass (ecology)ElongationMorphology (biology)Environmental scienceChemistryAgronomyBiologyMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We compiled data from 495 observations and 103 papers and carried out a meta-analysis of the responses of fine root biomass, production, decomposition, and morphology to precipitation increases and decreases. In addition, we evaluated the effects of plant life form, soil depth, and experiment duration on the responses of fine roots to precipitation changes. Our results confirmed that decreased precipitation limited fine root diameter and accelerated turnover. Increased precipitation stimulated fine root elongation and enhanced the fine root accumulation. The responses of fine roots to precipitation changes varied among plants of different life forms. Tree fine root production and decomposition and non-tree fine root diameter varied most strongly under decreased precipitation. Specific root length of non-tree fine roots was much higher than that of tree fine roots under increased precipitation. Decreased precipitation limited the growth of fine roots in 20–40 cm deep soil, whereas increased precipitation promoted the growth of fine roots in both shallow and deep soil layers. The responses of fine roots to decreased precipitation were affected by experiment duration. Results filled the gap of evaluation data on the effect of precipitation change on fine root morphology and dynamics, which are useful for better predicting the C cycle under precipitation change.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,545
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, 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

Citations43
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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