Per‐gram competitive effects and contrasting soil resource effects in grasses and woody plants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Plant species differ in their competitive effects by decreasing resource availability via uptake, but in some cases may increase resource availability via non‐uptake pathways. Here we explore differences between grasses and woody plants in their competitive effects, and relate these to differences in resource effects. We grew five species each of grasses and woody plants in monocultures for 8 years. In the final two growing seasons, competitive effects were measured by growing transplants in all monocultures and in plots without neighbours. Total competitive effects were significantly greater for woody plants than that for grasses. In contrast, the competitive effect per gram of grasses was about 17 times greater than that of woody plants. For grasses, soil water (SoilW) and soil available N (SoilN) decreased significantly with increasing biomass. In contrast, for woody plants, SoilW and SoilN increased significantly with increasing biomass. The results suggest that the intense per‐gram competitive effects in grasses are related to the uptake of soil resources, and that the significantly lower per‐gram competitive effects of woody plants may be related to their positive effects on soil resources. Synthesis . The results link differences in competitive effects between grasses and woody plants to differences in the direction of their effects on soil resources. These differences may contribute to the entrainment of negative feedback in grasslands, excluding trees by means of strong competition, and the entrainment of positive feedback beneath woody plants establishing in grasslands, resulting in a state change from grassland to woody vegetation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».