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Enregistrement W2004350830 · doi:10.1139/b08-117

Intracanopy variation in leaf morphology and physiology in dominant shrubs of Florida’s xeric uplands

2009· article· en· W2004350830 sur OpenAlexvenueno aff
Elizabeth L. Stephens, Sonali Saha, Eric S. Menges

Notice bibliographique

RevueBotany · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésDeserts and xeric shrublandsBiologyCanopyPhotosynthesisEcosystemBotanyLeaf sizeSpecific leaf areaShade tolerancePhotosynthetic capacityShrubWater-use efficiencySandhillEcologyHabitat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The variation in morphological traits and photosynthetic potentials associated with light conditions in the canopy can determine whole-plant function. However, leaf structure–function relationships are poorly studied in ecosystems experiencing nominal light attenuation. We examined morphological leaf traits (area, specific leaf area, thickness, revoluteness, length–width) and photosynthetic traits estimated from rapid light curves (PARsat, ETRmax, light harvesting efficiency α) in seven shrub species in two xeric upland ecosystems of Florida: rosemary scrub and sandhill. Across species and ecosystem types, shade leaves had greater specific leaf area, were thinner, and less revolute than sun leaves. Surprisingly, shade leaves had smaller areas than sun leaves. Three out of six species showed a tight relationship between morphological and photosynthetic traits. Species common to both sandhill and rosemary scrub ecosystems showed similar photosynthetic traits but greater sclerophylly in the scrub ecosystem. Overall, greater leaf thickness and greater leaf area of upper canopy leaves yielded higher photosynthetic capacities and saturation at higher photon flux densities compared with lower canopy leaves. Our results suggest that variation in leaf morphological traits governed by patterns in light availability have functional significance; however, ecosystem properties such as nutrient availability might also impact light-driven structure-function relationships.

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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations8
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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