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Enregistrement W2018543179 · doi:10.1139/x02-158

Foliage height influences specific leaf area of three conifer species

2003· article· en· W2018543179 sur OpenAlexvenueno aff
John D. Marshall, Robert A. Monserud

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCore Research for Evolutional Science and TechnologyWashington State University
Mots-clésCanopySpecific leaf areaBiomass (ecology)ShadingBotanyPinus <genus>Environmental scienceBiologyAtmospheric sciencesHorticultureAgronomyPhotosynthesisGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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. &amp; C. Laws.), and interior Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco var. glauca) in northern Idaho. SLA decreased with branch height (P &lt; 0.0001) at rates that varied among species (P &lt; 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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,998

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,203 · 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.

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

Citations116
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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