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Enregistrement W1975510095 · doi:10.1139/x09-144

Patterns of late-season photosynthate movement in sugar maple saplings

2009· article· en· W1975510095 sur OpenAlexvenueno aff
Michael E. Horowitz, Timothy J. Fahey, Joseph B. Yavitt, Ted R. Feldpausch, Ruth E. Sherman

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésGrowing seasonAceraceaeShootBiologyMapleTemperate climateBotanySugarPhotosynthesisAnnual growth cycle of grapevinesSaccharumAgronomyHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A more detailed understanding of seasonal dynamics of carbon allocation between roots and shoots of temperate zone trees is needed. We labeled sapling stands of sugar maple ( Acer saccharum Marsh) with 13CO2 in four 3 m diameter chambers during a 3 week interval in September 2006 and traced the movement of this 13C pulse through trees and soil during autumn and spring. High enrichment of 13C in foliage was achieved (δ13C = 387‰ ± 16‰). Late-season photosynthate was strongly mobilized during leaf senescence and stored in twigs, wood, and roots. Very high 13C enrichment of soil CO2 emissions at this time (δ13C = 766‰ ± 82‰) indicated the role of late-season photosynthesis in supplying root metabolism after the growing season. Rhizosphere soil was weakly enriched in 13C during fall, and increased significantly over the winter. Earthworms were highly enriched in fall, indicating that they consumed roots. In spring, 13C was strongly mobilized to growing shoots but not to growing fine roots; apparently, fine root growth in spring was not supplied by late-season stored photosynthate. These results provide insights into the seasonal dynamics of temperate tree carbon allocation with implications for disruption of these dynamics by global warming.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,258
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations24
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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