The species-specific responses of nutrient resorption and carbohydrate accumulation in leaves and roots to nitrogen addition in a subtropical mixed plantation
Notice bibliographique
Résumé
Ephemeral tissues such as leaves and fine roots are sensitive to nutrient alteration. Whether nutrient addition can influence the linkage between nutrient resorption and carbohydrate accumulation in leaves and roots is not clear. We measured nitrogen (N) and phosphorus (P) concentrations and nonstructural carbohydrates (NSC) of the one-year-old leaves and absorptive and transportive roots in two species of a mixed plantation during the dormant and growing seasons within an N-addition experiment. Nitrogen addition decreased N and P resorption efficiencies (NRE and PRE, respectively) in leaves of Chinese fir and increased PRE in absorptive roots of Chinese fir but did not alter either efficiency in any tissues of Chinese sweetgum. Nitrogen addition increased starch accumulation efficiency (STAE) in >one-year-old leaves of Chinese fir but decreased soluble sugar accumulation efficiency (SSAE) in absorptive roots of Chinese sweetgum. Both NRE and PRE were negatively correlated with SSAE, STAE, and NSC accumulation efficiency (NSCAE) in >one-year-old leaves of Chinese fir, but this pattern was not found in leaves of Chinese sweetgum. Our study indicates that N addition can influence the linkage between nutrient resorption and NSC in leaves and roots, and this response to nutrient availability is species-dependent.
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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 ».