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Enregistrement W2114758088 · doi:10.1139/x00-204

Some physiological properties of <i>Cryptomeria japonica</i> leaves from Kanto, Japan: potential factors causing tree decline

2001· article· en· W2114758088 sur OpenAlexvenueno aff
Takejiro Takamatsu, Hiroyuki Sase, J. Takada

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSeedling growth and survival studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCryptomeriaJaponicaEpicuticular waxTranspirationHorticultureBotanyWaxBiologyChemistryPhotosynthesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Japanese cedar (Cryptomeria japonica D. Don) has been declining in urban areas of Japan. We examined if the decline was associated with physiological deterioration of leaves and resulting water stress. Leaves from three locations (severe decline, slight decline, and healthy) were analyzed for minimum transpiration rates (MT), amounts of epicuticular wax (EW), contact angles (CA), fractions of unhealthy stomata (US), cuticular thickness, and leaching of elements (LE). Anthropogenic elements (e.g., antimony (Sb)) in aerosols on the leaves were also analyzed by neutron activation analysis. MT, US, and amounts of Sb were 2, 15, and 10 times greater, respectively, at the severe decline location compared with the healthy location. LE was also greater at the severe decline location than at the slight decline and healthy locations. In contrast, CA was greatest at the healthy location and least at the severe decline location. MT correlated with the values obtained from a linear trinomial function that included EW, CA, and US as variables (r = 0.872, P &lt; 0.01), and US correlated with amounts of Sb in aerosols (r = 0.939, P &lt; 0.01). Therefore, it is likely that the deterioration of epicuticular wax and stomatal unhealthiness resulting mainly from clogging with aerosols, in combination with environmental aridification, have placed C. japonica under chronic and sometimes fatal water stress, causing tree decline.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,920

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations29
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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