Variation in 13 leaf morphological and physiological traits within a silver birch (<i>Betula pendula</i>) stand and their relation to growth
Notice bibliographique
Résumé
Differences between genotypes are important for the ability of local populations to cope with environmental stress, especially in sessile, long-lived organisms such as trees. Despite the importance, differences between genotypes within local populations in traits relevant for growth are still unexplored. In this study, we examined differences between genotypes, studying 13 physiological and morphological traits and their relation to growth, using 15 silver birch (Betula pendula Roth) genotypes representing a natural population. Our data show the complex regulation of growth under field conditions. There were differences between genotypes in all measured traits, but the genotypes occupied a continuous, narrow range of values for individual traits. Although leaf morphological traits had most explanatory power for the variation in estimated biomass, the differences between genotypes in individual traits seemed random. Exceptions were specific leaf area (SLA) and the fresh mass to dry mass ratio of the leaves (FMDM), which correlated well with estimated biomass. Additionally, genotypes with high biomass tended to have more stable SLA and FMDM values across years. Thus, within a local silver birch population, different morphological and physiological configurations can lead to a similar outcome in terms of biomass, but SLA and FMDM are important for good growth under field conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».