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Enregistrement W4413214623 · doi:10.1029/2025gl115559

Climate‐Dependent Hydrogen Isotopic Offset of Stem Water and Its Effect on Quantification of Plant Water Sources

2025· article· en· W4413214623 sur OpenAlexaff
Shaofei Wang, Min Yang, Xiaodong Gao, Bingcheng Si, Xining Zhao

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEnvironmental scienceSoil waterPrecipitationLoess plateauHydrology (agriculture)Stable isotope ratioWater contentAtmospheric sciencesSoil scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Increasing evidence reports hydrogen isotopic offset (HIO) between plant stem and source soil water, which introduces considerable uncertainties in estimating plant water sources. However, it remains unknown how HIO varies along precipitation gradients and its effect on quantification of plant water sources. We sampled soil water and apple tree samples at five sites along a precipitation gradient (420–610 mm) on China's Loess Plateau to characterize HIO's climatic drivers and hydrological implication. Clear and negative stem‐soil water HIO was observed at all sites, with magnitude increasing with mean annual precipitation (MAP). The overestimation of deep soil water use caused by HIO was clearly higher in sites with MAP > 500 mm (14.42%) than those with MAP < 500 mm (0.76%), indicating overestimation of deep soil water use by stable water isotopes is more susceptible in wetter regions. This study emphasizes the necessity of incorporating climate‐related HIO for accurate regional ecohydrological assessments.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,244 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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