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Enregistrement W2110806576 · doi:10.1139/b08-039

Change in leaf structure in relation to crown position and size class for tree species within a Sri Lankan tropical rain forest

2008· article· en· W2110806576 sur OpenAlexvenueno aff
P.A.K.A.K. Panditharathna, B.M.P. Singhakumara, Heather P. Griscom, Mark S. Ashton

Notice bibliographique

RevueBotany · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCanopyUnderstoryBiologyRainforestCrown (dentistry)Tree canopySeedlingBotanyRidgeHabitatLeaf sizeEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of our study was to examine change in leaf structure (anatomy and morphology) through different phases of tree size and crown position within a Sri Lankan rain forest. We selected four late-successional canopy species that represented dominant genera ( Shorea , Mesua ) within an Asian tropical rain forest. All are considered shade-tolerant and capable of growing to maturity beneath closed-canopy late-successional forests. Species within each genus were either restricted to seepages and bottom slopes (valley species) or to upper slopes and ridges (ridge species). The size classes represented (i) seedlings, (ii) saplings, (iii) poles growing beneath closed-canopy conditions, and (iv) trees of the rain forest canopy. Between size classes, leaves were thicker and with higher stomatal densities for canopy trees than for seedling, sapling, and pole size classes. Plasticities for measures of leaf structure were greater for ridge species than valley species; except for cuticle thickness, which showed the opposite trend (valley > ridge). Area, length, and width of leaves attained maxima for the sapling size class for all species. Drip-tip lengths were greatest for seedlings of all species, and least for canopy trees. Trends in leaf structure and morphology dimensions across size classes for late-successional canopy tree species are the same as those trends reported between rain forest species of different habitat strata (e.g., understory shrubs versus upper canopy trees). Our results suggest leaf dimensions could provide robust measures of environment, irrespective of species, or size class of tree.

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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,966

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations22
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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