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Enregistrement W1999352020 · doi:10.1139/x04-050

Population variation in growth and 15-year-old shoot elongation along geographic and climatic gradients in black spruce in Alberta

2004· article· en· W1999352020 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Run-Peng Wei, Sang Don Han, N. K. Dhir, Francis C. Yeh

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésShootLatitudeBiologyElongationBlack sprucePopulationPrecipitationGrowing degree-dayHorticultureBotanySowingEcologyAgronomyGeographyDemographyTaiga

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Twenty black spruce (Picea mariana (Mill.) BSP) populations from Alberta were tested at one trial to study the variation of shoot elongation at ages of 15 years, height growth at 10 and 15 years, and breast-height diameter (DBH) at 14 years. Significant difference among populations was found for all of the growth traits and some of the shoot elongation traits investigated. Population means for shoot elongation and cumulative growth traits of significant difference were further regressed against the geographic coordinates and climates of seed origins to study patterns of genetic variation in relation to geography and climate. Both linear and quadratic regressions were investigated, but the one with better fit (lower P and standard error) was chosen and further analyzed. Geographic and climatic gradients explained 20%–62.9% of the population variation in regressions that were statistically significant. Shoot elongation and cumulative growth traits were closely related to frost-free periods, but diverged in their relationships to geographic and all other climatic variables considered. While shoot elongation was associated exclusively with latitude, longitude, day length, and negative temperature variables, growth traits were associated with elevation and positive temperature and moisture variables. Climate factors were more effective than geographic coordinates in describing differentiation in shoot elongation and growth traits. The most effective factors in predicting growth traits were mean annual precipitation and summer moisture index of the seed origin.

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)0,001
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 enseignants0,372
Score d'incertitude au seuil0,748

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations11
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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