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Enregistrement W2151852630 · doi:10.1657/1938-4246-43.3.404

Growth and Reproductive Responses of <i>Cassiope tetragona</i> , a Circumpolar Evergreen Shrub, to Experimentally Delayed Snowmelt

2011· article· en· W2151852630 sur OpenAlexafffund
Azim U. Mallik, Julia V. Wdowiak, Elisabeth J. Cooper

Notice bibliographique

RevueArctic Antarctic and Alpine Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesLakehead University
Mots-clésSnowmeltEvergreenPhenologyShrubShootSnowGrowing seasonArcticPerennial plantBiologyHorticultureEnvironmental scienceBotanyEcologyGeographySurface runoff

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While there has been a general trend of climate warming in the Arctic causing early snowmelt and prolonged growing season, climate change models for some areas in the High Arctic suggest increased snow accumulation, delayed spring melt, and consequently shorter growing season. We tested the vegetative and reproductive responses of Cassiope tetragona, an arctic shrub, to increased snow depth and delayed snowmelt using a snow fence experiment in Adventdalen, Norway (78°54′N, 18°01′E). We recorded seasonal shoot length, number of leaves, and capsules per shoot for three summers (2005–2007): two prior and one after the treatment began. Phenological events were recorded in 2007. The number of seeds per capsule was counted and seed germination was tested. Phenological development was significantly delayed behind fences, with lower shoot length, number of leaves, capsules, and seeds per shoot segment (16, 20, 54 and 11%, respectively) compared to controls, but there was no difference in these parameters between plots prior to fence establishment. Seed viability was unaffected by treatment. A delay in start of growing season due to delayed snowmelt decreased vegetative and reproductive performance of C. tetragona; earlier melt may therefore improve performance. This may lead to floral composition change in some high arctic locations.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations44
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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