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Enregistrement W4389363230 · doi:10.1139/cjb-2023-0117

<i>Justicia americana</i> exhibits stem density–aboveground biomass relationships and variability in elemental composition and isotopic signature across tissue types and land use gradients

2023· article· en· W4389363230 sur OpenAlexvenueno aff
James Wood, Emily Huff

Notice bibliographique

RevueBotany · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWest Virginia Water Research Institute, West Virginia UniversityJohns Hopkins University
Mots-clésBiologyBiomass (ecology)Biogeochemical cycleBotanyStem-and-leaf displayNutrientEcological stoichiometryMacrophyteEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Riverine macrophytes are increasingly understood to influence both the physical and chemical dynamics of rivers by creating biogeochemical hotspots and stabilizing benthic sediments. They contribute carbon and nutrients to both aquatic and adjacent terrestrial ecosystems through senescence and herbivory. Here, we report the relationships between Justicia americana biomass, stem length, and stem density, and % carbon (%C), % nitrogen (%N), C:N, δ15N, and δ13C relationships between tissues types (roots, stems, and leaves). Additionally, we report the effects of land use on the plant's tissue. We found that (1) J. americana stem density and dry biomass were positively correlated ( P < 0.001); (2) δ13C and %N were significantly different in leaf and root tissue; (3) δ13C and δ15N were both positively correlated across tissue types; (4) Leaf C:N was less than ½ of root and stem tissue; (5) %C in leaf tissue was positively correlated ( P < 0.05) with forest cover and negatively correlated with urbanization and watershed area; and (6) provide evidence that J. americana utilizes a C3 photosynthetic pathway. Overall, this study provides novel insight into the ecology of J. americana by elucidating the nutritional quality of different plant tissues and stoichiometric changes in the plant in response to land use.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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