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Enregistrement W2170299741 · doi:10.1139/b01-083

Clonal development of <i>Maianthemum dilatatum</i> in forests of differing age and structure

2001· article· en· W2170299741 sur OpenAlexvenueno aff
Ann L. Lezberg, Charles B. Halpern, Joseph A. Antos

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Botany · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnderstoryRhizomeCanopyBiologyThinningBotanyBiomass (ecology)Tree canopyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of a dense tree layer in young coniferous stands can suppress understory plants, leading to very low herb abundance and diversity. In this study, clonal development of the rhizomatous herb Maianthemum dilatatum (Wood) Nels & Macbr. was compared among four types of coniferous forest (young, closed canopy; young, silviculturally thinned; mature; and old growth) on the western Olympic Peninsula, Washington. We predicted that (i) ramet turnover would be lowest, (ii) clonal fragment size would be smallest, and (iii) allocation of resources to leaves would be greatest in young, closed-canopy forests, and that these traits would increase (or decrease for leaves) as understory conditions became more favorable with stand development or thinning. The low frequency of new ramets in young, closed-canopy stands supported the first prediction. The second prediction was also supported: lateral spread and rhizome mass were smallest in these stands. However, allocation to leaves was not higher in dense young stands, indicating that Maianthemum does not respond to stress by increased investment in leaves. Clonal fragments in thinned, mature, and old stands showed no differences in traits, suggesting that once tree canopies rise, canopy gaps form, or young stands are thinned, resource levels are favorable for clonal growth. Maianthemum appears to persist in dense, young stands by maintaining long-lived ramets that produce leaves annually, rather than by increasing rhizome spread, rhizome storage, or allocation to leaves.Key words: age structure, biomass allocation, canopy closure, forest herb, rhizome.

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 enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,003

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations28
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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