Depth distribution of soil water sourced by plants at the global scale: A new direct inference approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The depth distribution of soil water contributions to plant water uptake is poorly known. Here we evaluate the main water sources used by plants at the global scale and the effect of climate and plant groups on water uptake variability and depth distribution. The global meta‐analysis is based on isotope data (δ2H and δ18O) extracted from 65 peer‐reviewed papers published between 1990 and 2017. We applied a new direct inference method to quantify the overlap between xylem water and soil water sources used by plants. The median overlap between xylem water and soil water at different depths varied between 28% and 100%, but they were generally >50%. The shallow (0‐10 cm) soil water overlap with xylem water was largest in cold regions (100% ± 0%) and lowest at tropical sites (about 28%). Conversely, the median overlap between xylem water and deep soil water was largest in the arid and the tropical zones (>75%) and much smaller in the temperate and cold zones. Our results suggest that the isotopic composition of xylem water reflects mostly the signature of shallow soil water (<30 cm) in the cold and the temperate zones, whereas in the arid and the tropical zones, plants appear to exploit water in deeper soil layers. Our novel, simple statistically‐based direct inference method performed well in determining these differences in water sources, and can be applied more widely to isotope‐based plant water uptake studies.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».