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Enregistrement W1696822910 · doi:10.1163/22941932-20150091

MAPPING EVENTS: CAMBIUM PHENOLOGY ACROSS THE LATITUDINAL DISTRIBUTION OF BLACK SPRUCE

2015· article· en· W1696822910 sur OpenAlexaffabout
Marie‐Josée Girard, Sergio Rossi, Hubert Morin

Notice bibliographique

RevueIAWA Journal - KU Leuven/IAWA Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhenologyCambiumXylemBlack spruceAltitude (triangle)LatitudeTaigaBorealBiologyPhysical geographyEcologyBotanyGeographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study used statistical models for describing the spatial patterns of variation in cambium phenology and xylem cell production across the entire latitudinal distribution of a species. The studied area extends over 600 km from the 48 th to the 53 rd parallel in the boreal forest of Quebec, Canada. Microcores were collected weekly from April to October 2012 from 50 Black spruce [ Picea mariana (Mill.) BSP] trees in five stands. The dates of occurrence of the phases of cambium phenology were identified on histological sections and correlated to the latitude and altitude of the sites by means of linear and non-linear functions. The results were used to estimate the timings of xylem growth and cell production across the sampled region. Phenology was mostly represented by linear functions. The increase in latitude and altitude produced a proportional variation in the beginning and ending of xylem differentiation, thus leading to a shorter length of the period of wood formation. The phase of cell enlargement and cell production changed according to a non-linear pattern represented by a negative exponential curve. Latitude was the factor with the greatest impact on xylem phenology, while altitude had a slight or no effect, especially for nonlinear relationships. Xylem formation is a complex process composed of several phenological phases that change across a species distribution area according to either linear or non-linear patterns. Knowledge and quantification of these patterns are important for modelling the dynamics of tree growth across wide geographical areas and for predicting productivity of forest ecosystems under climate change scenarios.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,942

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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