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Enregistrement W2006940527 · doi:10.1046/j.1365-2435.2003.00761.x

Leaf attributes in the seasonally dry tropics: a comparison of four habitats in northern Australia

2003· article· en· W2006940527 sur OpenAlexaff
Lynda D. Prior, Derek Eamus, David M. J. S. Bowman

Notice bibliographique

RevueFunctional Ecology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensScience North
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésBiologyEvergreenCanopyPlant litterSpecific leaf areaDry seasonDeciduousMonsoonEvergreen forestAgronomyBotanyEcologyEcosystemPhotosynthesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Patterns of leaf attributes were compared at regional and global scales in relation to the seasonal availability of water. Light‐saturated assimilation rate (Amass), leaf mass per area (LMA), leaf density, thickness, life span, saturated water content, chlorophyll, nitrogen and phosphorus content were determined during the wet season for 21 tree species in four contrasting habitats in northern Australia. Rainfall in this area is extremely seasonal. A mass and foliar chlorophyll, N and P contents were positively correlated with each other, and were all negatively correlated with LMA, leaf thickness, density and life span. Deciduous species had smaller LMA and leaf life span, and larger foliar N and P contents than did evergreen species. The eight Myrtaceous species had smaller Amass, foliar chlorophyll, N and P contents, and larger LMA, leaf thickness and leaf life span than did the non‐Myrtaceous species. Leaves from the closed canopy dry monsoon forest had significantly larger Amass, chlorophyll and P contents than did leaves from the three open canopy habitats (eucalypt open forest, mixed woodland and Melaleuca swamp). This reflected the relatively low proportions of evergreen and Myrtaceous species in the dry monsoon forest. There were also significant intraspecific differences among habitats. Leaf thickness, density and LMA were lower than predicted from globally derived relationships with temperature and precipitation. Tropical seasonally dry biomes are under‐represented in such global analyses.

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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,075

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations134
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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