Leaf stoichiometry of common species along altitude gradients in the Qilian Mountains, China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Investigating the variations in leaf stoichiometry among plant common species at different altitudes, along with the factors that influence these variations and the adaptative strategies employed, is of significant importance for understanding biogeochemical cycles amidst global environmental changes. In this research, we measured soil organic carbon and nutrient concentrations, as well as leaf stoichiometry for plant common species at five altitudes (2400–3200 m with an interval of 200 m) within the Qilian Mountains of Northwest China. This study aims to enhance our understanding of how plant common species in mountainous regions exhibit adaptable responses to altitude variations and how potential environmental changes in the future may influence their leaf functions. Results showed that the leaf C:N:P stoichiometry of plant common species varied with increasing altitude. Across altitudes, mean annual temperature (MAT), soil total phosphorus, mean annual precipitation (MAP), soil water content, and soil nitrate nitrogen were the main factors influencing leaf element concentrations of plant common species. However, leaf stoichiometric ratios were mainly determined by MAT, MAP, and soil total nitrogen. The effects of MAT and MAP on both leaf element concentrations and leaf stoichiometric ratios of plant common species were found to be significant. Plant growth in the study area was mainly limited by P. The results not only highlight the adaptive strategies employed by plants, but also contribute to understanding of leaf stoichiometry, and establishing connections between individual plant species and broader plant community composed of these common species.
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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 | 0,001 | 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 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 ».