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Enregistrement W2032248243 · doi:10.1139/b05-144

Photosynthesis and physiological traits of evergreen broadleafed saplings during winter under different light environments in a temperate forest

2006· article· en· W2032248243 sur OpenAlexvenueno aff
Yoshiyuki Miyazawa, Kihachiro Kikuzawa

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Botany · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEvergreenUnderstoryPhotosynthesisCanopyBiologyPhotosynthetic capacityDeciduousBotanyTemperate forestTemperate climateTemperate rainforestShade toleranceHorticultureEcologyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photosynthetic traits of the evergreen broadleafed species Camellia japonica L. and Quercus glauca Thunb. were continuously investigated during autumn and winter using saplings that grew in different light environments (gap, deciduous canopy understory, and evergreen canopy understory) in a temperate forest. Light-saturated rates of net photosynthesis in midwinter and spring were lower than those in autumn. Photosynthetic capacity, scaled to a common leaf temperature of 25 °C, increased or remained stable after autumn and then decreased in spring in most leaves. Photosynthetic traits per unit leaf area were different among leaves in different light environments of both Camellia and Quercus during most periods. However, photosynthetic traits per unit leaf mass did not differ among leaves in different light environments, suggesting that differences in photosynthetic traits were mainly due to different leaf mass per area among leaves. Photosynthetic rates under light availability typical in the environment were lower in winter than in autumn in leaves in the sun in a gap but were not different in leaves in the shade under evergreen canopy trees. Thus, the importance of winter carbon gain for annual carbon gain is small in leaves in a gap but is large in leaves under evergreen canopy trees.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,163
Écart entre enseignants0,157 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations20
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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