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Enregistrement W2090364042 · doi:10.1139/b05-145

Seasonal pattern of leaf production and its effects on assimilation in giant summer-green herbs in deciduous forests in northern Japan

2006· article· en· W2090364042 sur OpenAlexvenueno aff
Tomokazu Tani, Gaku Kudo

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Botany · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeciduousCanopyBiologyBotanyPhotosynthesisUnderstoryPhotosynthetic capacityLeaf area indexTree canopyHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understory vegetation of northern deciduous forests in far eastern Asia is characterized by giant summer-green herbs. We examined the patterns of height growth, leaf accumulation, photosynthetic characteristics, daily net assimilation, and dry matter allocation within aboveground parts of six giant summer-green herbs with reference to light conditions in deciduous forests. Plant height, leaf number, and total leaf area per plant increased with progressing tree-canopy closure in five species ( Cacalia hastata L. subsp. orientalis Kitam., Cirsium kamtschaticum Ledeb., Filipendula kamtschatica (Pall.) Maxim. f. kamtschatica, Senecio cannabifolius Less., and Urtica platyphylla Wedd.) that had continuous leaf production throughout the growing season, whereas one species ( Veratrum album L. subsp. oxysepalum Hulten) with early leaf production, completed leaf production mostly before the beginning of tree-canopy closure. Maximum photosynthetic and dark respiration rates decreased seasonally in all species. Species with continuous leaf emergence accumulated leaves acclimatized to shade conditions, which offset the decreasing photosynthesis of individual leaves with progressing tree-canopy closure, resulting in stable carbon gain even under decreasing light availability. In contrast, V. album assimilated vigorously during the short period of high irradiance before tree-canopy closure, and decreased its assimilation rate continuously thereafter.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations10
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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