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Enregistrement W1990836102 · doi:10.1139/x03-136

Seasonal variation in physiological characteristics of two silver birch clones in the field

2003· article· en· W1990836102 sur OpenAlexvenueno aff
Johanna Riikonen, Elina Oksanen, P. Peltonen, Toini Holopainen, Elina Vapaavuori

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to elevated CO2
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRuBisCOPhotosynthesisBiologyStomatal conductanceBetula pendulaBotanyGrowing seasonHorticultureNutrientEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Seasonal changes in growth, photosynthesis, and related biochemical properties and leaf structure were determined for two clones (4 and 80, 20 trees per clone) of 7-year-old Betula pendula Roth trees during the growing season of 1998. Differences between the two genotypes were determined to characterize the physiological traits that might affect growth and productivity and that might differ between the genotypes. Net photosynthesis of the short shoot leaves varied between 11 and 15 µmol·m–2·s–1 and decreased only slightly towards the end of the summer. However, our results showed more marked decreases in the amount of Rubisco (ribulose biphosphate carboxylase/oxygenase) and leaf N and increases in the total leaf, palisade and spongy layer thickness, chloroplast and starch grain size, and diameter of plastoglobuli in both clones in response to leaf ageing and changes in growth environment. Height and biomass were greater in clone 80 than in clone 4. This was related to slightly more efficient net photosynthesis and higher stomatal conductance and density as well as higher activity of Rubisco and content of foliar nutrients (other than N). We conclude that clone 80 is characterized by faster gas exchange, higher Rubisco activity, stomatal conductance, and density, and earlier leaf ageing, which may be related to the higher ozone sensitivity determined previously in pot experiments with younger saplings.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations21
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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