A measure of generalized soil fertility that is largely independent of species identity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: In 2019, Daou and Shipley produced an operational definition of 'generalized' soil fertility (FG) for plant community ecology and quantified FG using a structural equation model (SEM) invoking a single latent variable. We evaluate a critical assumption of this model: that FG is generalizable to any combination of plant species; i.e. that any combination of plant species will respond in the same direction to the soil 'fertility' gradient in terms of growth. METHODS: We grew nine widely different species singly in each of 25 soils from southern Quebec, Canada, whose FG value had been previously quantified. The original SEM was tested using every possible combination involving from four to nine species. KEY RESULTS: The assumption was rejected due to a subset of three species that responded to a second latent dimension. We then proposed an alternative model that includes FG plus a second latent variable that measures species' deviations from FG due to specific adaptations to soil pH. This alternative model was consistent with every combination of up to eight species. The predictions of FG when ignoring this second dimension and when using the new model were extremely correlated (r =0.98). CONCLUSIONS: The initial unidimensional model of Daou and Shipley was successful in non-acid soils but not in soils with extreme pH and when species specifically adapted to such extreme soils were included. The alternative two-dimensional model takes into account these exceptions and is consistent with the notion of shared physiological niche responses along a gradient of generalized soil fertility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».