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Enregistrement W2008950356 · doi:10.1139/x05-131

Seasonal differences in freezing tolerance of yellow-cedar and western hemlock trees at a site affected by yellow-cedar decline

2005· article· en· W2008950356 sur OpenAlexvenueno aff
Paul G. Schaberg, Paul E. Hennon, David V. D’Amore, Gary J. Hawley, C. H. Borer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTsugaHardiness (plants)Western HemlockChamaecyparisCanopyBiologyFreezing toleranceBotanyEcologyHorticultureForestryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To assess whether inadequate cold hardiness could be a contributor to yellow-cedar (Chamaecyparis nootkatensis (D. Don) Spach) decline, we measured the freezing tolerance of foliage from yellow-cedar trees in closed-canopy (nondeclining) and open-canopy (declining at elevations below 130 m) stands at three sites along an elevational gradient in the heart of the decline in southeastern Alaska. Foliar freezing tolerance was also assessed for sympatric nondeclining western hemlock (Tsuga heterophylla (Raf.) Sarg.). Measurements were made in the fall, winter, and spring to evaluate if seasonal differences in cold hardiness help explain species-specific injury. Significant differences in freezing tolerance attributable to site, canopy closure, species, and the interaction of canopy closure and species were each detected for at least one sample period. However, only two results were consistent with field reports of yellow-cedar decline: (1) between winter and spring measurements, yellow-cedar trees dehardened almost 13 °C more than western hemlock trees, so that yellow-cedar trees were more vulnerable to foliar freezing injury in spring than western hemlock; and (2) stands below 130 m appeared more vulnerable to freezing injury than stands above 130 m.

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 enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,033

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations41
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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