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Enregistrement W1981048087 · doi:10.1139/b01-089

Masting behaviour in beech: linking reproduction and climatic variation

2001· article· en· W1981048087 sur OpenAlexvenueno aff
Gianluca Piovesan, Jonathan M. Adams

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Botany · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeechMast (botany)Fagus sylvaticaFagus crenataGeographyFagaceaeEcologyBiologyMast cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The question of what triggers masting in beech (Fagus) has been a source of uncertainty and curiosity. Analysing seed production series from Europe (Fagus sylvatica L.), eastern North America (Fagus grandifolia Ehrh.), and Japan (Fagus crenata Blume), for various periods (lasting between 6 and 34 years) over the last 150 years, we find a close relationship between masting (mast year) and preceding growing season climate events (mast year–1 and mast year–2) in eastern North America and Europe, with tentative indications of this pattern in Japan. A drought in the early summer preceding masting (mast year–1) is a very strong predictor in Europe and eastern North America, but drought events were not found for the Japan series. The predictive power is increased in all three regions if there has been an unusually moist, cool summer the year before the drought (mast year–2). We suggest that, in this initial moist summer (mast year–2), carbohydrate buildup within the trees "primes" them for floral induction the following year (year–1). In the European and eastern North American series, a drought event in the early part of the following summer (mast year–1) acts as a proximal trigger for the release of those reserves into flower initiation and then seed production.Key words: masting, Fagus spp., floral induction, drought, climatic variation, evolutionary ecology.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations239
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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