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Enregistrement W2161630278 · doi:10.1111/j.1365-3040.2009.02088.x

Hydraulic acclimation to shading in boreal conifers of varying shade tolerance

2009· article· en· W2161630278 sur OpenAlexafffund
Amanda Schoonmaker, Uwe G. Hacke, Simon M. Landhäusser, Victor J. Lieffers, Melvin T. Tyree

Notice bibliographique

RevuePlant Cell & Environment · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésUnderstoryTracheidShadingBotanyTaigaPinus contortaBiologyHorticultureEnvironmental scienceXylemEcologyCanopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to determine how shading affects the hydraulic and wood-anatomical characteristics of four boreal conifers (Pinus banksiana, Pinus contorta, Picea glauca and Picea mariana) that differ in shade tolerance. Plants were grown in an open field and under a deciduous-dominated overstory for 6 years. Sapwood- and leaf-area specific conductivity, vulnerability curves, and anatomical measurements (light and scanning electron microscopy) were made on leading shoots from six to nine trees of each treatment combination. There was no difference in sapwood-area specific conductivity between open-grown and understory conifers, although two of four species had larger tracheid diameters in the open. Shaded conifers appeared to compensate for small diameter tracheids by changes in pit membrane structure. Scanning electron microscopy revealed that understory conifers had thinner margo strands, greater maximum pore size in the margo, and more torus extensions. All of these trends may contribute to inadequate sealing of the torus. This is supported by the fact that all species showed increased vulnerability to cavitation when grown in the understory. Although evaporative demand in an understory environment is low, a rapid change into fully exposed conditions could be detrimental for shaded conifers.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil0,539

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,178 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations61
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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