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Enregistrement W2155880053 · doi:10.1139/x07-045

Water use by eastern hemlock (Tsuga canadensis) and black birch (Betula lenta): implications of effects of the hemlock woolly adelgid

2007· article· en· W2155880053 sur OpenAlexvenueno aff
Michael Daley, Nathan Phillips, Cory Pettijohn, Julian L. Hadley

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésTsugaGrowing seasonEvergreenTranspirationUnderstoryEvapotranspirationBiologyDeciduousEnvironmental scienceEcologyBotanyCanopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Eastern hemlock ( Tsuga canadensis (L.) Carr.) is a coniferous evergreen species found across the northeastern United States that is currently threatened by the exotic pest hemlock woolly adelgid (HWA; Adelges tsugae Annand). As HWA kills eastern hemlock trees, black birch ( Betula lenta L.) has been found to be a dominant replacement species in the region. Seasonal changes in water use by eastern hemlock and black birch were investigated utilizing whole-tree transpiration measurement techniques. Annual evapotranspiration in an eastern hemlock and deciduous stand was also estimated. During the peak growing season, daily rates of transpiration were 1.6 times greater in black birch. Cumulative transpiration in black birch exceeded hemlock transpiration by 77 mm from June until October. During the dormant season, evapotranspiration rates were higher in the hemlock stand; however, estimated annual evapotranspiration was 327 mm in eastern hemlock compared with 417 mm in the deciduous stand. Our results suggest that a transition from a hemlock-dominated to a black birch-dominated stand will alter the annual water balance with the greatest impact occurring during the peak growing season. Late in the growing season, flow may be unsustainable in streams that normally have light or moderate flow because ofincreased water use by black birch.

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 enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil0,067

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations68
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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