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Enregistrement W2130417600 · doi:10.1139/x99-205

Leaf water relations of competitive <i>Fagus sylvatica</i> and <i>Quercus petraea</i> trees during 4 years differing in soil drought

2000· article· en· W2130417600 sur OpenAlexvenueno aff
Katharina Backes, Christoph Leuschner

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorthwestern University
Mots-clésFagus sylvaticaQuercus petraeaTurgor pressureFagaceaeTemperate climateBeechSoil waterPhotosynthesisBotanyWater potentialTemperate rainforestBiologyTemperate forestWater contentAgronomyHorticultureEnvironmental scienceEcologyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leaf water relations of competitive mature Fagus and Quercus trees were compared during four seasons with low, moderate, or high soil drought intensities in humid northwestern Germany. Leaf conductances (g l ) typically were higher by about 30% in Quercus than in Fagus sun leaves. Predawn leaf water potentials (Ψ pd ) and osmotic potentials (Π o , Π p ) were remarkably similar for the two species. Fagus had significantly lower leaf tissue elasticities (ε max ) than Quercus in dry but not in wet summers. Interannual variabilities in water status parameters were large for g l and seasonal bulk leaf turgor (P) minima; moderate for ε max and daily water potential (Ψ) minima; and small for Π o , Π p , and the relative leaf water content at zero turgor. Fagus regulated water loss conservatively with only limited reductions in P and Ψ in wet or moderately dry seasons but large decreases in Ψ pd ,g l , photosynthesis, and growth during occasional severe droughts. Quercus displayed patterns of a stress-tolerating species (lower ε max , a less drought-sensitive stomatal regulation, and apparently significant drought-induced osmotic adjustment). In temperate humid environments, tree water relations should be studied for at least three or four seasons to account for large interannual variabilities in water status parameters.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,237
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations98
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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