A standardized protocol for the determination of specific leaf area and leaf dry matter content
Notice bibliographique
Résumé
Summary The impact of sample preparation, rehydration procedure and time of collection on the determination of specific leaf area (SLA, the ratio of leaf area to leaf dry mass) and leaf dry matter content (LDMC, the ratio of leaf dry mass to fresh mass) of mature leaves was studied in three wild species growing in the field, chosen for their contrasting SLA and LDMC. Complete rehydration was achieved 6 h after samples were placed into water, but neither of the procedures tested – preparation of samples before rehydration or temperature applied during rehydration – had a significant effect on the final values of SLA or LDMC. As expected, water‐saturated leaves had a lower LDMC than non‐rehydrated leaves; more surprisingly, their SLA was also higher. The impact of rehydration on SLA was especially important when the SLA of the species was high. There was no significant effect of time of sampling on either trait in any species over the time period covered (09·00–16·30 h). These results suggest that SLA and LDMC obtained on water‐saturated leaves (SLA SAT and LDMC SAT ) can be used for species comparisons. We propose a standardized protocol for the measurement of these traits. This would allow for better consistency in data collection, a prerequisite for the constitution of large databases of functional traits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,009 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».