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Enregistrement W1606899410 · doi:10.1002/hyp.10519

Tree traits and meteorological factors influencing the initiation and rate of stemflow from isolated deciduous trees

2015· article· en· W1606899410 sur OpenAlexaff
Darryl E. Carlyle‐Moses, Julie Schooling

Notice bibliographique

RevueHydrological Processes · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStemflowEnvironmental scienceDeciduousCanopyPrecipitationHydrology (agriculture)AgroforestryEcologyGeographySoil waterSoil scienceBiologyThroughfallGeologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Tree canopy processes affect the volume and biogeochemistry of inputs to the hydrological cycle in cities. From June 2012 to November 2013, we studied stemflow production from 37 isolated deciduous park trees in a semi‐arid climate dominated by small precipitation events. To clarify the effects of canopy traits on stemflow metrics, we analysed branch angles, bark relief (one component of roughness), tree size, canopy and wood cover fraction, median leaf size, and branch and leader counts. High branch angles contributed to stemflow production in both single‐leader and multi‐leader trees. While bark relief was negatively correlated with stemflow rates in multi‐leader trees, it was positively correlated with rates for single‐leader trees, possibly reflecting the conducive role of linear furrows once bark of single‐leader trees is saturated. The association between numerous leaders, low stemflow initiation thresholds, and high rates deserves further study. Among meteorological variables, rain depth was strongly correlated with stemflow yields; rainfall inclination angle and wind speed were positively correlated with yields, while total intra‐storm break duration and vapour pressure deficit were inversely related. For rain depths <3 mm, greater stemflow was generally associated with leafless canopies. In support of integrated stormwater management, our results can inform climate‐sensitive selection and siting of urban trees with traits that tend to either promote or minimize stemflow, depending on infiltration potential. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,246

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,190 · 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.

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

Citations63
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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