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Enregistrement W2947066442 · doi:10.1080/11956860.2019.1613753

Effects of recent fire on soil conditions and nutrient use of a native and an invasive grass in the Brazilian savanna

2019· article· en· W2947066442 sur OpenAlexvenueno aff
Erico Fernando Lopes Pereira-Silva, Elisa Hardt, Murilo Bellato Biral, Victor Camargo Keller, Welington Bráz Carvalho Delitti

Notice bibliographique

RevueEcoscience · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésNutrientEnvironmental scienceAgronomySoil fertilityEcosystemNitrateSoil waterOrganic matterPhosphorusNative plantPrescribed burnSoil organic matterBiologyIntroduced speciesEcologyChemistrySoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In fire-influenced savanna ecosystems, native and invasive exotic plants may use different abilities to coexist and compete for nutrients available in post-fire soil. The availability and uptake of nitrate by two C4 grasses (Urochloa brizantha (exotic invasive) and Axonopus siccus (native)) were characterized in an unburned area and in a recently burned area in the Cerrado of Southeastern Brazil. Ecophysiologic tests were performed to measure Nitrate Reductase Activity (NRA) and nitrate content in leaves and roots. Soil fertility was also analyzed. In the unburned area, organic matter (25.3 ± 2.4 g kg−1), phosphorus (19.0 ± 2.0 mg dm−3), and nitrate (19.9 ± 7.4 mg dm−3) levels were higher than in the recently burned area, which had 27% less cations in the soil. In comparison with soils from the recently burned and unburned areas, ashes of the recently burned area had higher pH, electrical conductivity and nitrate, potassium, and calcium contents. In both areas, the aboveground part of U. brizantha was more responsive to nitrate compared to A. siccus and both had low belowground NRA. This confirms the working hypothesis that the two species undergo distinct ecophysiologic processes and indicate the adaptive potential of U. brizantha to bypass soil nutrient limitation.

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)0,000
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 enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil0,275

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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