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Enregistrement W6929241506 · doi:10.5061/dryad.j0zpc86db

Data from: Land-use legacies influence tree water-use efficiency and nitrogen dynamics in recently established European forests

2021· dataset· en· W6929241506 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2021
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesGeneralitat de CatalunyaEuropean Commission
Mots-clésBeechBasal areaFagus sylvaticaEcosystemForest ecologySoil waterProductivitySpecific leaf areaNitrogen cyclePhotosynthesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1. Forest regrowth following farmland (agriculture and pasture) abandonment has been positively associated with a number of processes including the regulation of hydrological cycling, the enhancement of soil functioning, and an increase in forest productivity and carbon (C) sequestration. Although these changes in ecosystem functioning post-farmland abandonment have been observed in multiple locations and studies, the ecophysiological basis underpinning these patterns remains unclear. Here, we examine whether increased forest expansion following pastureland abandonment is associated with greater water-use efficiency (WUE) and legacies from previous land use in terms of nitrogen (N) availability. 2. We thus explored differences in leaf traits and N availability between recently established (post-1950) beech (Fagus sylvatica L.) forests on former pastureland and long-established beech forests (pre-1950). The investigated leaf traits were leaf specific area (SLA), leaf N concentration (%N) and intrinsic WUE (iWUE, i.e. the ratio between photosynthesis and stomatal conductance); as well, leaf and soil stable N isotope composition (δ15N) and total %N were used to assess changes in N availability. Finally, we compared the correlation strength between the above-mentioned parameters and those associated with tree productivity (wood density and basal area increment, BAI) and the richness of ectomycorrhizal fungi (ECM) in these two forest types. 3. Recent forests had greater iWUE than long-established forests, which was associated more with lower SLA than leaf %N. Leaf and soil δ15N were more robust proxies than %N for detecting differences in N availability. Less negative leaf and soil δ15N values in recent vs. long-established forests suggest, on one hand, greater N availability, probably due to higher historical N input originating from animal excreta on these former pasturelands, and, on the other, an increase in N loss pathways. 4. Our results point to greater correlations between leaf δ15N, tree iWUE, and productivity in recent forests than in long-established forests, thereby suggesting a close link between C and N cycles. Our findings also highlight different N dynamics between the two forest types, with recent forests showing ‘leaky’ N cycling wherever lower N retention by trees and associated ECM fungi occurs as a legacy of previous 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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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