Response of leaf stoichiometry of Potentilla anserina to elevation in China's Qilian Mountains
Notice bibliographique
Résumé
Plants adapt to changes in elevation by regulating their leaf ecological stoichiometry. Potentilla anserina L. that grows rapidly under poor or even bare soil conditions has become an important ground cover plant for ecological restoration. However, its leaf ecological stoichiometry has been given little attention, resulting in an insufficient understanding of its environmental adaptability and growth strategies. The objective of this study was to compare the leaf stoichiometry of P. anserina at different elevations (2,400, 2,600, 2,800, 3,000, 3,200, 3,500, and 3,800 m) in the middle eastern part of Qilian Mountains. With an increase in elevation, leaf carbon concentration [(C) leaf ] significantly decreased, with the maximum value of 446.04 g·kg −1 (2,400 m) and the minimum value of 396.78 g·kg −1 (3,500 m). Leaf nitrogen concentration [(N) leaf ] also increased with an increase in elevation, and its maximum and minimum values were 37.57 g·kg −1 (3,500 m) and 23.71 g·kg −1 (2,800 m), respectively. Leaf phosphorus concentration [(P) leaf ] was the highest (2.79 g·kg −1 ) at 2,400 m and the lowest (0.91 g·kg −1 ) at 2,800 m. The [C] leaf /[N] leaf decreased with an increase in elevation, while [N] leaf /[P] leaf showed an opposite trend. The mean annual temperature, mean annual precipitation, soil pH, organic carbon, nitrogen, and phosphorus at different elevations mainly affected [C] leaf , [N] leaf , and [P] leaf . The growth of P. anserina in the study area was mainly limited by P, and this limitation was stronger with increased elevation. Progressively reducing P loss at high elevation is of great significance to the survival of P. anserina in this specific region.
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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 ».