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Enregistrement W2026516273 · doi:10.1139/b08-018

Leaf habit, phenology, and longevity of 11 forest understory plant species in Algonquin State Forest, northwest Connecticut, USA

2008· article· en· W2026516273 sur OpenAlexvenueno aff
Jack T. Tessier

Notice bibliographique

RevueBotany · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnderstoryBiologyLongevityEvergreenDeciduousPhenologyHabitEcologyHabitatShade toleranceCanopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many functional attributes of plant species are predicated on their leaf habit. To fully understand the way that plant species coexist and respond to future conditions, it is important to have a thorough understanding of the leaf habit, phenology, and longevity of common forest plant species. I quantified these traits in 11 forest understory species in the Algonquin State Forest of northwestern Connecticut, USA, by labeling and monitoring individual leaves of three replicates of each species over a period of 3 years. While clear patterns exist within the evergreen, wintergreen, seasonalgreen, deciduous, and spring-ephemeral groupings, significant differences exist within and among these groups, including differences in the timing of leafing and senescence, and minimum leaf longevity. Because the impact of local and global disturbance is often predicated on the phenological and life-history traits of species, these differences may be important to the responses that these species have to future disturbance. The size of leaf-supporting structures was positively correlated with leaf longevity across species, supporting a predictive connection between construction costs and leaf longevity. Additionally, the leaf habit of Oxalis acetosella L. at this study site is significantly different from that observed previously in the Catskill Mountains, New York State, USA. These differences may be due to local habitat conditions or genetic predisposition.

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 enseignants0,496
Score d'incertitude au seuil0,512

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations22
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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