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Enregistrement W2131294157 · doi:10.1139/x07-136

Living long by staying small: stem layering as an adaptive life-history trait in shade-tolerant tree seedlings

2008· article· en· W2131294157 sur OpenAlexvenueno aff
Kerry D. Woods

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest ecology and management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeedlingBiologyCanopyShade toleranceBiomass partitioningLayeringHabitAllometryTraitBotanyBiomass (ecology)MicrositePopulationEcologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Suppressed seedling banks are important in replacement dynamics in late-successional forests. However, demographic properties of seedling populations are poorly known, and there has been little attention to traits that might affect fitness in suppressed seedlings. Acer saccharum Marsh., a shade-tolerant dominant in eastern North American forests, frequently develops adventitious roots along prostrate portions of stems (“layering”). Measurements of Acer seedlings in old-growth forests in Michigan indicate that layered seedlings proportionally reduce structural allocations to older layered stem tissues, retain leaf area / height ratios of younger unlayered seedlings, and tend to survive longer. In tree seedlings, allometric consequences of normal stem growth lead to declining ratios of photosynthetic to nonphotosynthetic biomass, which potentially reduces shade tolerance and limiting age. The layering habit may defer this penalty by changing the allometry of growth. Resulting increases in life expectancy should increase chance of access to increased light and of reaching the canopy. Thus, because flowering is generally restricted to canopy trees, the tendency to layer may increase fitness. Properties of individuals in suppressed seedling banks may be selectively and ecologically important, shaping life histories and population dynamics.

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)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations16
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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