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Enregistrement W2040571117 · doi:10.1139/b03-121

Developmental versus environmental control of early leaf phenology in juvenile Ohio buckeye (<i>Aesculus glabra</i>)

2004· article· en· W2040571117 sur OpenAlexvenueno aff
Carol K. Augspurger

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Botany · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhenologyUnderstoryCanopyDeciduousBiologyJuvenileBotanyTree canopyHorticultureEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The spring phenology of juveniles of many canopy tree species in deciduous forests predates that of adult conspecifics. To determine whether the earlier phenology of seedlings of Aesculus glabra Willd. (Ohio buckeye) in Illinois, U.S.A., is developmentally or environmentally controlled, seedlings of five maternal parents were grown either in the understory or above a barn roof, simulating environmental conditions experienced at canopy height. Relative to canopy seedlings, understory seedlings had significantly earlier bud break (mean = 6 d), leaf expansion (8 d), leaf senescence (23 d), and leaf drop (18 d). Bud break and leaf expansion of canopy seedlings equalled that of canopy trees of Ohio buckeye, but senescence and leaf drop of canopy seedlings predated canopy trees by 45 and 67 d, respectively. Overall, results show evidence for environmental control over the spring phenology of juveniles. Thermal sums in spring accumulated more rapidly in the forest understory where nighttime temperatures were warmer than above the barn roof. Thus, the environmental control of spring phenology appears to be a non-stage-specific temperature cue that accumulates at different rates along the forest's vertical gradient. In contrast, senescence and leaf drop, while somewhat responsive to the environment, displayed strong developmental constraint.Key words: bud break, developmental constraint, leaf drop, leaf expansion, leaf senescence, thermal sums.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

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)0,0010,000

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 GPT0,171
Écart entre enseignants0,165 · 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

Citations24
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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