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Enregistrement W2017909303 · doi:10.4236/oje.2013.35041

Assessing effects of seed source and transfer potential of white birch populations using transfer functions

2013· article· en· W2017909303 sur OpenAlexafffund
Oluwatobi A. Oke, Jian R. Wang

Notice bibliographique

RevueOpen Journal of Ecology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSeedling growth and survival studies
Établissements canadiensLakehead UniversityUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésReforestationGerminationSeedlingBiologyBetula pubescensAgronomyPopulationWhite (mutation)GreenhouseHorticultureBotanyEnvironmental scienceEcologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trees have adapted to their local climates, but with changes in the climate, they may currently or in the near future occupy climates that are sub-optimal for growth and survival. The goal of current reforestation is therefore to establish a new generation of trees with growth adapted to the future climate(s). Here, we present preliminary data of a study assessing the effects of seed source and transfer potential of white birch populations. Seeds from twenty-five white birch (Betula papyrifera Marsh.) populations collected acrossCanadawere grown in the greenhouse and observed for emergence time, germination and growth. The seedlings were later planted in a common garden. After one year, the seedlings were measured for height, root-collar diameter (RCD) and survival rate and average volume per seedling calculated. Transfer functions were used to estimate the climatic distance from which populations may be transferred to the test site. There was a significant effect of population on all growth variables. Initial height was positively correlated with 1-year height and survival. Germination rate negatively correlated with emergence time. Principal component analysis showed effects of seed origin on performances of the populations in the common garden. Summer temperature was the best predictor of the transfer distance.

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)0,000
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 enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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