Nitrogen and phosphorus addition differentially affect plant ecological stoichiometry in desert grassland
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Plant C:N:P stoichiometric relations drive powerful constraints on ecological interactions and processes. However, information about plant stoichiometric responses to N and P availability in desert grassland is limited. We conducted two field experiments with 7 levels of N (from 0.5 g to 24 g N ∙ m−2 yr−1) and P (from 0.05 g to 3.2 g P ∙ m−2 yr−1) additions in a desert grassland of Kunlun Mountain in the northwest of China to investigate the effects of these addition rates on the N and P stoichiometry of the dominant grass species Seriphidium korovinii. Nitrogen and P additions both affected plant stoichiometry. N addition suppressed P concentrations, whereas P addition had no effect on plant N concentrations. The N:P ratios of green aboveground biomass (AGB) were positively correlated with N addition ranging from 14.73 to 29.08, whereas those for P additions decreased ranging from 14.73 to 8.29. N concentrations were positively correlated with soil available N:P ratios, whereas, P concentrations were negatively correlated with soil availably N:P. Our results suggest that chemistry and stoichiometry of S. korovinii was directly affected by soil nutrient availability. Soil N availability affects S. korovinii stoichiometry to a greater extent that does soil P availability in this ecosystem. These findings suggest that N-deposition could affect the stoichiometry of this desert grassland ecosystem, and thereby potentially alter litter decomposition, plant community composition, nutrient cycling, and food-web dynamics of these desert ecosystems.
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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 ».