Effects of shoot age on leaf growth in the seagrass Thalassia testudinum in Barbados
Notice bibliographique
Résumé
Effects of shoot age on leaf growth variables of Thalassia testudinum were investigated in St. Lawrence Bay, Barbados.Effects were investigated separately within 3 groups of shoots: shoots <1 yr (young shoots, YS), shoots between 1.8 and 2.2 yr (young mature shoots, YMS) and shoots between 4.5 and 6.1 yr (old mature shoots, OMS).Shoot age affected all leaf growth variables, but effects were typically strongest in YS.Leaf width, leaf growth rate, plastochron and maximum leaf length all increased with shoot age, which accounted for 46, 21, 46 and 55% of the variance in YS, respectively.Weak positive effects of shoot age were detectable in YMS and OMS for leaf growth rate, and in OMS for plastochron and maximum leaf length.Number of leaves per shoot increased with shoot age in both mature categories, but the variance explained was low.Shoot age did not affect leaves per shoot in YS.Relative leaf growth rate was negatively correlated with age in YS, not correlated with age in YMS and positively, but weakly, correlated with age in OMS.The possibility of trend reversals between leaf growth variables and shoot age emphasises the need to assess effects of age within discrete age categories.For all leaf growth variables except leaves per shoot, the amount of variance in growth explained by shoot age was substantially higher in YS than in both mature age categories.Results from 2 previous studies and the results of the present study suggest that shoot age effects on leaf growth variables may be common in seagrasses, and that shoot age may have been largely overlooked as a component of the spatial and temporal variation in leaf growth typically observed in seagrasses.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».