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Enregistrement W2120060138 · doi:10.1080/02827580310015044

Response of<i>Populus tremuloides</i>,<i>Populus balsamifera</i>,<i>Betula papyrifera</i>and<i>Picea glauca</i>Seedlings to Low Soil Temperature and Water-logged Soil Conditions

2003· article· he· W2120060138 sur OpenAlexafffund
Simon M. Landhäusser, U. Silins, Victor J. Lieffers, Wei Liu

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Forest Research · 2003
Typearticle
Languehe
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta-Pacific Forest Industries
Mots-clésTranspirationSalicaceaeSoil waterWater tableEnvironmental scienceBetula platyphyllaBotanyAgronomyWater potentialWater contentHorticultureBiologyWoody plantPhotosynthesisGroundwaterSoil scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Populus balsamifera L., Betula papyrifera Marsh., Populus tremuloides Michx. and Picea glauca (Moench) Voss seedlings were grown in specialized pots that maintained a constant water-table height and allowed monitoring of water use by the tree/pot under high water-table conditions and different soil temperatures. The trees were grown at imperfectly and poorly drained water table conditions and at 5, 10 or 20°C soil temperature. In P. balsamifera, net assimilation and transpiration remained high under wet soil conditions and increased with higher soil temperatures. Populus balsamifera growth and leaf area development were severely restricted at soil temperatures of 5°C. Both B. papyrifera and P. tremuloides had low transpiration and pot level water-use rates at both water-table conditions and these did not significantly increase with increasing soil temperature. Picea glauca was negatively affected by high water tables but showed minimal response to soil temperature changes. The study suggests that P. balsamifera would be a good hydrological nurse crop to lower the water table when soils are warm, while B. papyrifera is likely to be a good nurse species in cool and imperfectly drained sites.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,385
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,258 · 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.

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

Citations45
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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