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Enregistrement W2130517555 · doi:10.14214/sf.46

From the Arctic Circle to the Canadian prairies – a case study of silver birch acclimation capacity

2012· article· en· W2130517555 sur OpenAlexfundaboutno aff
Matti Rousi, Boy Possen, Risto Hagqvist, Barb R. Thomas

Notice bibliographique

RevueSilva Fennica · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to elevated CO2
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of AlbertaAlberta-Pacific Forest Industries
Mots-clésAcclimatizationThe arcticArcticEnvironmental scienceGeographyForestryEcologyBiologyGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Earlier provenance research has indicated poor success even in short distance transfers (> 2–3° latitude) of silver birch (Betula pendula Roth) southward from their origin. These results may indicate poor adaptability of silver birch to a warming climate. Some of the scenarios for a warming climate in Finland suggest effective heat sums are likely to double in the north and increase 1.5 fold in the south for the period of 2070–2099. Consequently, the outlook for silver birch appears bleak. To study the acclimation of birch to this projected change we established a provenance trial in northeastern Alberta, Canada, at the temperature area currently predicted for Central Finland (lat. 64–66°N) at the turn of this century (1400 dd). Our 10-year experiment showed that all the Finnish provenances (origins 61–67°N) have acclimated well to the warmer growth conditions experienced in Alberta at 54°N. These results suggest that silver birch has the potential to acclimate to thermal conditions predicted for Finland at the end of the 21st century. Our results also indicate that silver birch has the potential as a plantation species in Canada, where the Finnish birch grew faster in the boreal forest region of Canada than local paper birch (Betula papyrifera Marsh.) provenances.

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)0,001
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations15
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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