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Enregistrement W2106078999 · doi:10.1046/j.0269-8463.2001.00563.x

A standardized protocol for the determination of specific leaf area and leaf dry matter content

2001· article· en· W2106078999 sur OpenAlexaff
Éric Garnier, B. Shipley, Catherine Roumet

Notice bibliographique

RevueFunctional Ecology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLeaf Properties and Growth Measurement
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpecific leaf areaBiologyDry matterDry weightDehydrationLeaf sizeBotanyHorticultureAgronomyPhotosynthesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,009

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.

Tête enseignante Opus0,122
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,130 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations752
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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