Seasonal variation in biomass and carbohydrate partitioning of understory sugar maple (Acer saccharum) and yellow birch (Betula alleghaniensis) seedlings
Notice bibliographique
Résumé
We investigated seasonal patterns of biomass and carbohydrate partitioning in relation to shoot growth phenology in two age classes of sugar maple (Acer saccharum Marsh.) and yellow birch (Betula alleghaniensis Britt.) seedlings growing in the understory of a partially harvested forest. The high root:shoot biomass ratio and carbohydrate concentration of sugar maple are characteristic of species with truncated growth patterns (i.e., cessation of aboveground shoot growth early in the growing season), a conservative growth strategy and high shade tolerance. The low root:shoot biomass ratio and carbohydrate concentration of yellow birch are characteristic of species with continuous growth patterns, an opportunistic growth strategy and low shade tolerance. In both species, starch represented up to 95% of total nonstructural carbohydrates and was mainly found in the roots. Contrary to our hypothesis, interspecific differences in shoot growth phenology (i.e., continuous versus truncated) did not result in differences in seasonal patterns of carbohydrate partitioning. Our results help explain the niche differentiation between sugar maple and yellow birch in temperate, deciduous understory forests.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».