Leaf nitrogen from the perspective of optimal plant function
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Leaf dry mass per unit area (LMA), carboxylation capacity ( V cmax ) and leaf nitrogen per unit area (N area ) and mass (N mass ) are key traits for plant functional ecology and ecosystem modelling. There is however no consensus about how these traits are regulated, or how they should be modelled. Here we confirm that observed leaf nitrogen across species and sites can be estimated well from observed LMA and V cmax at 25°C ( V cmax25 ). We then test the hypothesis that global variations of both quantities depend on climate variables in specific ways that are predicted by leaf‐level optimality theory, thus allowing both N area to be predicted as functions of the growth environment. A new global compilation of field measurements was used to quantify the empirical relationships of leaf N to V cmax25 and LMA. Relationships of observed V cmax25 and LMA to climate variables were estimated, and compared to independent theoretical predictions of these relationships. Soil effects were assessed by analysing biases in the theoretical predictions. LMA was the most important predictor of N area (increasing) and N mass (decreasing). About 60% of global variation across species and sites in observed N area , and 31% in N mass , could be explained by observed LMA and V cmax25 . These traits, in turn, were quantitatively related to climate variables, with significant partial relationships similar or indistinguishable from those predicted by optimality theory. Predicted trait values explained 21% of global variation in observed site‐mean V cmax25 , 43% in LMA and 31% in N area . Predicted V cmax25 was biased low on clay‐rich soils but predicted LMA was biased high, with compensating effects on N area . N area was overpredicted on organic soils. Synthesis . Global patterns of variation in observed site‐mean N area can be explained by climate‐induced variations in optimal V cmax25 and LMA. Leaf nitrogen should accordingly be modelled as a consequence (not a cause) of V cmax25 and LMA, both being optimized to the environment. Nitrogen limitation of plant growth would then be modelled principally via whole‐plant carbon allocation, rather than via leaf‐level traits. Further research is required to better understand and model the terrestrial nitrogen and carbon cycles and their coupling.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».