Sugar maple seedling carbon assimilation at the northern limit of its range: the importance of seasonal light
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».