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Enregistrement W2112137048 · doi:10.1086/506954

Toward Synthesis of Relationships among Leaf Longevity, Instantaneous Photosynthetic Rate, Lifetime Leaf Carbon Gain, and the Gross Primary Production of Forests

2006· article· en· W2112137048 sur OpenAlexaff
Kihachiro Kikuzawa, Martin J. Lechowicz

Notice bibliographique

RevueThe American Naturalist · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrimary productionPhotosynthesisLongevityPhotosynthetic capacityBiomass (ecology)EcosystemBiologyBotanyEcologyAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The assimilation of carbon by plant communities (gross primary production [GPP]) is a central concern in plant ecology as well as for our understanding of global climate change. As an alternative to traditional methods involving destructive harvests or time-consuming measurements, we present a simple, general model for GPP as the product of the lifetime carbon gain by a single leaf, the daily leaf production rate, and the length of the favorable period for photosynthesis. To test the model, we estimated leaf lifetime carbon gain for 26 species using the concept of mean labor time for leaves (the part of each day the leaf functions to full capacity), average potential photosynthetic capacity over the leaf lifetime, and functional leaf longevity (leaf longevity discounted for periods within a year wholly unfavorable for photosynthesis). We found that the lifetime carbon gain of leaves was rather constant across species. Moreover, when foliar biomass was regressed against functional leaf longevity, aseasonal and seasonal forests fell on a single line, suggesting that the leaf production rate during favorable periods is not substantially different among forests in the world. The gross production of forest ecosystems then can be predicted to a first approximation simply by the annual duration of the period favorable for photosynthetic activity in any given region.

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)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 GPT0,189
Écart entre enseignants0,182 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations81
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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