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Enregistrement W2117115469 · doi:10.1139/x09-196

Sugar maple seedling carbon assimilation at the northern limit of its range: the importance of seasonal light

2010· article· en· W2117115469 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Matthew C. Kwit, Lesley S. Rigg, David Goldblum

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésCanopyUnderstorySeedlingMapleGrowing seasonPhenologyEnvironmental scienceAbies balsameaAgronomyPopulationTemperate climateAceraceaeSugarBotanyBiologyBalsam

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using in situ light curves and understory seasonal light measurements the importance of canopy avoidance was evaluated for a population of sugar maple ( Acer saccharum Marsh.) seedlings living at the boreal ecotone in Lake Superior Provincial Park, Ontario, Canada. At higher latitudes, the time period associated with canopy avoidance is shorter and occurs at cooler temperatures, increasing the risk of frost damage. In 2008, leaf-out began 5 days prior to the last frost of the season. By modeling the potential carbon gain of seedlings, it is clear that the short time period prior to canopy leaf-out still contributes a disproportionate amount of carbon to the overall budget of seedlings. Of the total seasonal carbon gain, 80.6% was assimilated in the initial 15 days following sugar maple seedling leaf-out. Based on our model, by leafing out only 6 days earlier than the average seedling leaf-out date, ∼200% more carbon could be assimilated during the course of the growing season. Vegetation phenology is cued by climatic triggers — as climate changes so too will phenological responses. These mechanisms add to the overall carbon budget of seedlings; recognizing these mechanisms is essential to thoroughly understand the natural history of this species.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,231 · 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'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

Citations37
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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