Determinants of the N content of Quercus wutaishanica leaves in the Loess Plateau: a structural equation modeling approach
Notice bibliographique
Résumé
Most terrestrial ecosystems are nitrogen (N)-limited. The elucidation of the multivariate relationships among environmental drivers, leaf morphological traits, and foliar N of dominant species which are critical to the functioning of forests remains a critical challenge for ecologists. We sampled leaves of Quercus wutaishanica across a broad natural gradient in the Loess Plateau, China, and employed structural equation modelling to evaluate the causal pathways and the relative importance of drivers of the foliar N per unit area (Narea) and per unit mass (Nmass). We found that (1) Nmass and Narea were primarily affected by leaf morphological traits instead of environmental variables and that leaf morphological traits accounted for most of their variations; (2) the total soil potassium and phosphorus and mean annual precipitation had different effects on Nmass and Narea via different pathways and path coefficients, whereas the mean annual temperature and total soil N had non-significant effects on Nmass and Narea. Our results demonstrated that variations in Nmass and Narea within Quercus wutaishanica were strongly linked to their leaf morphological traits and that the leaf N was also influenced by mean annual precipitation and soil phosphorus and potassium instead of soil N in the Loess Plateau, China.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».