MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1647882225 · doi:10.1029/2002gb001915

Environmental control of leaf area production: Implications for vegetation and land‐surface modeling

2003· article· en· W1647882225 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueGlobal Biogeochemical Cycles · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDivision of Environmental BiologyNational Center For Environmental AssessmentUniversity of California, Santa Barbara
Mots-clésLeaf area indexEnvironmental scienceVegetation (pathology)CanopyLand coverAtmospheric sciencesEvapotranspirationPlant coverWater contentLand useAgronomyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leaf surface area per unit ground cover (leaf area index, LAI) is one of the major controls on plant productivity and biospheric feedbacks on atmospheric energy and water exchanges. Nearly all vegetation and land‐surface models include parameterizations of LAI, however not much research currently focuses on the validation of simulated responses of LAI to environmental change. The objective of our research was to quantitatively review the plant science literature to extract information on the response of LAI to variations in soil moisture, soil fertility and atmospheric CO 2 . Our synthesis confirms that LAI is likely co‐limited by a number of resources, including water, nitrogen and light. Atmospheric CO 2 influences LAI in much the same manner as other plant resources. When CO 2 supply is strongly limiting to gross primary production (i.e., at relatively low CO 2 concentrations), LAI is strongly correlated with CO 2 , whereas when CO 2 is abundant, LAI sensitivity to CO 2 dramatically decreases. Such a nonlinear relationship between leaf area production and atmospheric CO 2 may introduce a potential bias for global change modeling, particularly in the simulation of low‐density vegetation that has the potential to significantly increase canopy size without inducing self‐shading.

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.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,576
Score d'incertitude au seuil0,304

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,199 · 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