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Enregistrement W2050540230 · doi:10.1139/b00-125

Influence de la densité du couvert forestier sur le développement architectural de jeunes chênes sessiles, <i>Quercus petraea</i> (Matt.) Liebl. (Fagaceae), en régénération forestière

2000· article· en· W2050540230 sur OpenAlexvenueno aff
Éric Nicolini, Daniel Barthélémy, Patrick Heuret

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Botany · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotany and Plant Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanopyQuercus petraeaFagaceaeForestryBasal areaBotanyBranching (polymer chemistry)BiologyGeographyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The growth and branching patterns of the main axis of 6-year-old sessile oak, growing in a natural regeneration in the north of France, were analysed each year retrospectively according to three increasing canopy density conditions: large gap, small gap, and dense canopy. Increasing gap size is associated with an increase in the total height, basal diameter, branching probability, and global polycyclism rate of the trees. At the growth unit or annual shoot level, from dense canopy to large gaps these botanical entities also show an increase in their total length, number of nodes, polycyclism, and branching rate as well as mean number of branches and mean internode length. A discussion of our results revealed some endogenous features of growth and branching patterns in young sessile oak trees. It is also shown that increasing canopy density generally tends to reduce the expression of the endogenous architectural sequence of differentiation of young sessile oak trees. Young trees growing below dense canopy thus seem to be "delayed" in their sequence of differentiation and appear to be in a "waiting" status, whereas young trees growing in large gaps exhibit an architecture very similar to trees growing in nurseries under nonlimiting growth conditions.Key words: architecture, Quercus petraea, growth, morphology, canopy density.

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 enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil0,998

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations19
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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