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Enregistrement W2016804465 · doi:10.1139/x01-199

Coupling whole-tree transpiration and canopy photosynthesis in coniferous and broad-leaved tree species

2002· article· en· W2016804465 sur OpenAlexvenueno aff
S. Catovsky, N. Michèle Holbrook, F. A. Bazzaz

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanopyTranspirationEnvironmental scienceTsugaTemperate forestTemperate rainforestGrowing seasonPhotosynthesisBiologyTree canopyBotanyEcologyTemperate climateAgronomyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We used sap flow as a measure of whole-tree function to examine how coniferous and broad-leaved species in mixed temperate forests differ in canopy-level transpiration and photosynthetic rates. We used heat dissipation probes to measure whole-tree sap flow in three species throughout one full year and then combined these measurements with micrometeorological monitoring and leaf-level gas exchange to determine whole-tree carbon gain. Both broad-leaved species (red oak, Quercus rubra L.; red maple, Acer rubrum L.) had two- to four-fold greater annual fluxes of water and carbon on a ground area basis than did the conifer (eastern hemlock, Tsuga canadensis (L.) Carrière), with red oak trees additionally showing 60–80% higher fluxes than red maple. Despite fixing one-third of its carbon when broad-leaved species were leafless, hemlock was not able to compensate for its low photosynthetic rates during the growing season. Productivity measures derived from annual growth rings and eddy covariance confirmed that whole-tree sap flow provided a valuable estimate of both the magnitude of current forest fluxes and differences in individual species' fluxes. Our results indicate that the predicted loss of hemlock from mixed temperate forests could potentially increase whole-forest water loss and carbon gain by two- to four-fold, provided sufficient nitrogen and water remain available to support such a change.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, 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

Citations101
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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