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Enregistrement W2167090873 · doi:10.1139/x11-085

Assessment of armillaria root disease infection in stands in south-central British Columbia with varying levels of overstory retention, with and without pushover logging

2011· article· en· W2167090873 sur OpenAlexaffvenueabout
William K. Chapman, Bruce Schellenberg, Teresa A. Newsome

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant Pathogens and Fungal Diseases
Établissements canadiensMinistry of Forests
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArmillariaLoggingForestryEnvironmental scienceBiologyGeographyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wood formation requires a continuous supply of carbohydrates for structural growth and metabolism. In the montane belt of the central Austrian Alps we monitored the temporal dynamics of xylem growth and non-structural carbohydrates (NSC) in stem sapwood of Pinus sylvestris L. during the growing season 2009, which was characterized by exceptional soil dryness within the study area. Soil water content dropped below 10 % at the time of maximum xylem growth end of May. Histological analyses have been used to describe cambial activity and xylem growth. Determination of NSC was performed using specific enzymatic assays revealing that total NSC ranged from 0.8 to 1.7 % dry matter throughout the year. Significant variations (P < 0.05) of the size of the NSC pool were observed during the growing season. Starch showed persistent abundance throughout the year reaching a maximum shortly before onset of late wood formation in mid-July. Seasonal dynamics of NSC and xylem growth suggest that (i) high sink activity occurred at start of the growing season in spring and during late wood formation in summer and (ii) there was no particular shortage in NSC, which caused P. sylvestris to draw upon stem reserves more heavily during drought in 2009.

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 enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,234

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations56
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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