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Enregistrement W2072742887 · doi:10.1139/b01-109

Temporal variation in total leaf phenolics concentration of<i>Quercus robur</i>in forested and harvested stands in northwestern Spain

2001· article· en· W2072742887 sur OpenAlexvenueno aff
Felisa Covelo, Antonio Gallardo

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Botany · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueHorticultural and Viticultural Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuercus roburBiologyBetula pendulaPinus pinasterBotanyIntraspecific competitionHerbivoreScots pineHorticulturePopulationPinus <genus>Ecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phenolic compounds show intraspecific variation and this may be important in resistance of plants to herbivory. Changes in total leaf phenolics concentration in young Quercus robur L. trees growing under pine canopies and those growing in recently tree harvested areas were studied for 3 years in northwestern Spain. The oaks from the felled areas had a greater leaf phenolics concentration than those under pine canopies and showed less variation between individuals from the population. The average leaf phenolics concentrations also varied significantly between study years. The variations during leaf development and growth are in accordance with the majority of hypotheses that explain investment in secondary metabolism compounds. Leaf phenolics concentrations decreased rapidly during leaf maturity and senescence, but this decrease depended on the time of leaf shedding, the concentration being substantially lower in the year when leaves had been attached longer to the tree. Variation of leaf phenolics concentration was greater in senescent leaves than in green leaves. Such high concentration variability represents a source of spatial and temporal heterogeneity not only for potential herbivores but also for the soil nitrogen cycle in terrestrial ecosystems.Key words: total phenolics, northwestern Spain, Quercus robur, Pinus pinaster, forest harvest, leaf senescence.

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)0,000
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 enseignants0,808
Score d'incertitude au seuil0,960

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations46
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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