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Enregistrement W4410336236 · doi:10.1139/er-2024-0128

Co-limitation in northern hardwood forest ecosystems: a synthesis of recent studies

2025· article· en· W4410336236 sur OpenAlexvenueno aff
Timothy J. Fahey, Melany C. Fisk, Kara E. Gonzales

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Environmental BiologyNational Institute of Food and Agriculture
Mots-clésHardwoodEnvironmental scienceForest ecologyEcosystemEcologyAgroforestryLoggingGeographyForestryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Co-limitation is defined as the coincident limitation of biological activity by multiple resources. According to theories of resource optimization, co-limitation should be common as organisms adjust to changes in the availability of resources in the environment. We review the multi-faceted nature of the co-limitation concept and provide a synthesis of recent experimental studies of co-limitation in northern hardwood forests to illustrate the complexities of nitrogen (N) and phosphorus (P) co-limitation and possible responses to environmental stressors such as acid rain, N deposition, elevated CO 2 , land-use, and climate change. In a factorial nutrient addition experiment, cycling of one nutrient changed in response to addition of the other through synergistic interactions and feedbacks between N and P, including microbial recycling, soil enzyme activity, and foliar nutrient resorption; these responses were suggestive of some degree of N–P co-limitation in these forests. After 8 years of treatment, aboveground growth increased in response to either N or P added individually and even more in response to N + P addition, indicating N–P co-limitation. Surprisingly, fine root growth increased in response to nutrient addition, with significantly greater root growth in N + P plots in five successional stands and in N plots in three mature stands. In contrast, fine litterfall did not respond significantly to nutrient addition. Collectively, these results demonstrate the complexity of the interactions between macronutrients in regulating production processes in forest ecosystems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,003

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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