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Enregistrement W2161163944 · doi:10.1080/02827581.2015.1055790

Transplantation of<i>Larix principis-rupprechtii</i>Mayr. and<i>Picea meyeri</i>Rehd. seedlings to low altitude and two contrasting light environments reveals climate warming effects on early seedling performance

2015· article· en· W2161163944 sur OpenAlexaff
Ning Liu, Wang Tun, Qiang Feng, Yunxiang Zhang, Jian Wang

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Forest Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSeedlingAltitude (triangle)Effects of high altitude on humansShootAcclimatizationBotanyBiologyHorticultureTransplantationBiomass (ecology)EcologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By using altitude as a surrogate of warming treatment, we transplanted seedlings of Larix principis-rupprechtii Mayr. and Picea meyeri Rehd. Et Wils. from their original altitude (2000 m a.s.l.) to a lower altitude (1500 m a.s.l.) and grown in two light environments (full and low) at both altitudes for two years in north-central China, to determine the effects of warming and light on seedling survival and growth performance. The results showed that altitude and light did not affect survival rates of both species, but had significant interactions on their growth performance. Although both species had greater heights, root collar diameters and biomass accumulations in full than in low light at high altitude, such growth advantage disappeared or even reversed at low altitude, especially for L. principis-rupprechtii. Moreover, L. principis-rupprechtii seedlings increased specific leaf area, leaf area ratio and shoot:root ratio at low altitude. Despite this study is relatively short termed, such results demonstrated the importance of shade tolerance in species responses to warming and may imply an altered regeneration pattern of L. principis-rupprechtii if the current warming trend remains in the future.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,598

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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