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Enregistrement W2048416149 · doi:10.1139/x07-205

Effects of stem anatomical and structural traits on responses to stem damage: an experimental study in the Bolivian Amazon

2008· article· en· W2048416149 sur OpenAlexvenueno aff
Claudia Romero, Benjamin M. Bolker

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUnited States Agency for International Development
Mots-clésXylemBiologyBark (sound)PithBotanyPhloemEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Persistence of tree species in a habitat depends on their ability to avoid and respond to disturbance-related damage. Responses to stem damage vary among species but typically include bark wound closure and prevention of xylem decay spread. These responses are associated with anatomical, structural, and physiological traits. This study explores how xylem (vessel size and (or) abundance, parenchyma abundance, ray width, and wood density) and phloem (bark thickness, proportion of live inner bark, ray width and (or) dilation, inter-ray distance, and tissue density) traits relate to responses to stem damage in seven species from the Bolivian Amazon. Rates of bark wound closure and radial xylem decay penetration were compared 2 years after experimental damage. A species that closed bark wounds rapidly (100% in Chorisia speciosa A. St.-Hil.) was not efficient at constraining xylem radial decay spread (1.7 mm). The opposite was true for Pseudolmedia laevis (Ruiz & Pav.) J.F. Macbr., a species that closed wounds slowly (30%) but efficiently controlled decay spread (0.5 mm). The relationship between anatomical and (or) structural traits and damage response variables revealed that species with favorable traits for rapid wound closure (e.g., widely dilating rays) had traits that favored xylem decay spread (e.g., low wood density). It is plausible that this apparent trade-off is based on physiological and phylogenetic constraints.

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 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 enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil0,850

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations86
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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