Foliage height influences specific leaf area of three conifer species
Notice bibliographique
Résumé
Specific leaf area (SLA), the ratio of projected leaf area to leaf dry mass, is a critical parameter in many forest process models. SLA describes the efficiency with which the leaf captures light relative to the biomass invested in the leaf. It increases from top to bottom of a canopy, but it is unclear why. We sampled stands with low and elevated canopies (young and old stands) to determine whether SLA is related to water potential, as inferred from branch height and length, or shade, as inferred from branch position relative to the rest of the canopy, or both. We studied western white pine (Pinus monticola Dougl. ex D. Don), ponderosa pine (Pinus ponderosa Dougl. ex P. & C. Laws.), and interior Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco var. glauca) in northern Idaho. SLA decreased with branch height (P < 0.0001) at rates that varied among species (P < 0.0001). Branch length had no influence on SLA (P = 0.85). We detected no differences with canopy elevation (P = 0.90), but the slopes of lines relating SLA to branch height may have differed between the canopy elevation classes (P = 0.039). The results are consistent with predictions based on the hypothesis that SLA decreases as the gravitational component of water potential falls. The lack of a strong shading effect simplifies the estimation of canopy SLA for process models, requiring only species and branch heights.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».