Are correlations among foliar traits in ferns consistent with those in the seed plants?
Notice bibliographique
Résumé
Broad-based studies of gymnosperms and angiosperms reveal consistent and functionally significant correlations among foliar traits such as leaf mass per area (LMA), maximum photosynthetic rate (A(area)), foliar nitrogen (N(area)), foliar chlorophyll (Chl) and leaf longevity. To assess the generality of these relationships, we studied 20 fern species growing in the understorey of a temperate deciduous forest. We found that foliar N(area) increases with LMA, and that foliar N(area) and A(area) are positively correlated with one another, as are foliar N(area) and Chl. The ferns in general have very low LMA compared with most seed plants; A(area), N(area) and Chl are below median values for seed plants but are not extreme. Species with overwintering fronds have significantly higher LMA than species with fronds that senesce at the end of the growing season, as well as a significantly higher C : N ratio in frond tissue and relatively high foliar N on an areal basis. Correlations among foliar traits associated with gas exchange in these forest understorey ferns are in accordance with patterns reported for seed plants, suggesting a high degree of functional constraint on the interrelationships among key elements in foliar design.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».