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Enregistrement W1981889405 · doi:10.1139/x03-058

Growth of first-order branches in <i>Betula platyphylla</i> saplings as related to the age, position, size, angle, and light availability of branches

2003· article· en· W1981889405 sur OpenAlexvenueno aff
Kiyoshi Umeki, Tatsuyuki Seino

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLeaf Properties and Growth Measurement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHokkaido University
Mots-clésBetula platyphyllaShootBiomass (ecology)JaponicaBiologyBotanyCryptomeriaHorticultureForestryEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growth of first-order branches was measured in 25 saplings of Betula platyphylla Sukatchev var. japonica Hara growing under various light conditions in northern Hokkaido, northern Japan, and the effect of age, tip height, length, and angle of branches and light availability at the branch tips on branch growth were examined. Branch growth was evaluated as the total biomass growth of current-year long shoots within a first-order branch (TBG), the number of long shoots currently produced by the first-order branch (CSN), and the mean biomass of current-year long shoots within the first-order branch (MSG). In general, TBG, CSN, and MSG were negatively dependent on branch age and positively dependent on height, length, angle (from the horizontal), and light availability of the branch. The relationships between each of TBG, CSN, and MSG and the independent variables were individual specific. The dependency of TBG, CSN, and MSG on the light availability at the branch tips was affected by the maximum light availability at the individual level, suggesting that branch growth is affected not only by branch-level resources but also by conditions at the individual level. Based on these results, two concepts for understanding branch growth, branch autonomy and correlative inhibition, were discussed, and prediction models for TBG, CSN, and MSG were presented.

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 enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,005

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)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations23
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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