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Enregistrement W2027768958 · doi:10.1139/b04-158

Contrasting response of mountain birch to damage by <i>Eriocrania</i> leafminers in polluted and unpolluted habitats

2005· article· en· W2027768958 sur OpenAlexvenueno aff
Mikhail V. Kozlov

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Botany · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMorphological variations and asymmetry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésShootBetula pubescensBiologyBetulaceaeHerbivoreBotanyHorticultureLarvaAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The leafmining larvae of Eriocrania spp. (Lepidoptera, Eriocraniidae) develop in the expanding leaves of mountain birch, Betula pubescens subsp. czerepanovii (Orlova) Hämet-Ahti. The larva usually consumes over a half of the leaf, implying moderate foliar damage to an individual shoot. I demonstrated that in unpolluted forests, effects of damage are restricted to the mined leaf, which grows smaller and demonstrates higher fluctuating asymmetry than intact leaves. In contrast, in heavily polluted industrial barrens, mining of the single leaf adversely affects the entire shoot; timing and expression of responses depend on shoot type. In infested short shoots, intact leaves grow smaller and more asymmetrical than leaves in control shoots, whereas infested long shoots demonstrated no current-year response; this difference suggests that long shoots are more competitive than short shoots and can acquire additional resources to compensate for herbivore damage. In contrast, in the next year after damage, no consequences of mining were detected in short shoots, whereas infested long shoots produced lower numbers of axillary long shoots than controls. The detected interactive effects of pollution and leaf damage most probably result from resource limitation in birches growing on low-nutritive toxic soils.Key words: Betula pubescens subsp. czerepanovii, foliar damage, fluctuating asymmetry, Kola peninsula, leaf size, shoot growth.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil0,465

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations10
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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