Regional analysis of litter quality in the central grassland region of North America
Notice bibliographique
Résumé
Abstract.The central grassland region of North America is characterized by large gradients of temperature and precipitation. These climatic variables are important determinants of the distribution of plant species, and strongly influence plant morphology and tissue chemistry. We analysed regional patterns of plant litter quality as they vary with climate in grassland ecosystems throughout central North America including tall‐grass prairie, mixed grass prairie, shortgrass steppe, and hot desert grasslands. An extensive database from the International Biological Program and the Long‐Term Ecological Research Program allowed us to isolate the effects of climate from those of plant functional types on litter quality. Our analysis of grass species confirms a previously recognized positive correlation between C/N ratios and precipitation. Precipitation exhibited a similar positive relationship with lignin/N and percent lignin. Although there was no significant correlation between temperature and C/N, there was a significant positive relationship between temperature and both percent lignin and lignin/N. Among functional types, C3grasses had a slightly lower C/N ratio than C4grasses. Tall grass species exhibited higher C/N, lignin/N, and percent lignin than short grass species. This understanding of the regional patterns of litter quality and the factors controlling them provides us with a greater knowledge of the effect that global change and the accompanying feedbacks may have on ecosystem processes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».