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Enregistrement W2173826830 · doi:10.1139/cjb-2014-0032

Diel patterns of leaf carbohydrate concentrations differ between seedlings and mature trees of two sympatric oak species

2014· article· en· W2173826830 sur OpenAlexvenueno aff
Ori Baber, Martijn Slot, Gerardo Celis, Kaoru Kitajima

Notice bibliographique

RevueBotany · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Council
Mots-clésBiologyPhotosynthesisBotanySeedlingDiel vertical migrationEcophysiologySugarCarbohydrateCarbon dioxideEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A fundamental aspect of the carbon cycle is the exchange of carbon between plants and the atmosphere. It is, therefore, important to understand factors that affect differences in gas exchange and carbon balance within and among species. Concentrations of nonstructural carbohydrates are often used as a proxy for carbon balance. We determined diel patterns of leaf carbohydrate concentrations in relation to irradiance (sun vs. shade) in seedlings and mature trees of two sympatric oak species (Quercus virginiana Mill. and Quercus hemisphaerica Bartram ex Willd.). For seedlings, we also measured leaf gas exchange. Higher sun exposure significantly increased photosynthesis and carbohydrate concentrations in both species. Carbohydrate concentrations of seedling leaves showed strong diel fluctuations, whereas concentrations in mature tree leaves did not. This contrast might be attributed to faster carbohydrate export from leaves of mature trees. The difference in sink strength between seedlings and adults may be related to the decreasing ratio of leaf mass to plant mass with ontogeny, increasing the demand for carbohydrates per unit leaf mass. Seedlings and mature trees are clearly functionally different and care must be taken when extrapolating results from seedling experiments to mature trees.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 GPT0,196
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations20
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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