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Enregistrement W1989017994 · doi:10.1590/s0102-33062010000300007

Características funcionais de folhas de sol e sombra de espécies arbóreas em uma mata de galeria no Distrito Federal, Brasil

2010· article· pt· W1989017994 sur OpenAlexaff
Davi Rodrigo Rossatto, Frederico Scherr Caldeira Takahashi, Lucas C. R. Silva, Augusto C. Franco

Notice bibliographique

RevueActa Botanica Brasilica · 2010
Typearticle
Languept
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologySpecific leaf areaBotanyGeographyForestryPhotosynthesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As matas de galeria são formações florestais que ocupam cerca de 10% da área dos cerrados e representam 1/3 da diversidade de espécies arbóreas ali encontradas. Estudos recentes têm demonstrado a importância dessas florestas em regiões do Brasil central, mas pouco se sabe sobre a fisiologia e plasticidade de espécies de mata de galeria em relação a variantes ambientais, como a irradiação solar. No presente estudo, foram comparados in situ aspectos fisiológicos e nutricionais de folhas de sol e sombra, em dez espécies arbóreas comumente encontradas em matas de galeria. Folhas de sol apresentaram maiores valores de assimilação de CO2 em base de área (Aarea), condutância estomática (gs), rendimento quântico do fotossistema II (ΦFSII) e uma maior fração de centros de reação abertos (qL), enquanto folhas de sombra apresentaram uma maior área foliar específica. Diferenças não foram encontradas para potencial hídrico foliar, assimilação de CO2 em base de massa e para a concentração foliar de macronutrientes. Dos atributos foliares analisados, a abertura estomática e o rendimento quântico do fotossistema II foram os principais fatores atuantes na Aarea em folhas de sol, enquanto em folhas de sombra apenas ΦFSII foi influente. As diferenças encontradas demonstram que, assim como em outras formações florestais, em mata de galeria as espécies arbóreas possuem a capacidade de se aclimatarem às condições contrastantes de sombreamento que ocorrem neste tipo de ambiente.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations34
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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