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Enregistrement W2184784556

Testing Foliar Absorption in Black Spruce (Picea mariana (Mill.) BSP) Saplings

2014· article· en· W2184784556 sur OpenAlexaff
Evelyn Beliën, Sergio Rossi, Hubert Morin, Annie Deslauriers, Joseph Gaudard

Notice bibliographique

RevueConstellation (Université du Québec à Chicoutimi) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlack sprucePhotosynthesisCanopyAbsorption of waterIrrigationAbsorption (acoustics)BotanyEnvironmental scienceHorticultureAgronomyBiologyTaigaEcologyMaterials science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Foliar absorption is a known water acquisition mechanism in many species and ecosystems. Experiments in the field showed that mature black spruce [Picea mariana (Mill.) BSP] can surprisingly sustain periods of summer drought. A possible explanation for this phenomenon is that this species is able to rehydrate via its needles. In this study, we explored if black spruce saplings are able to absorb water via the needles or to increase their water potential and photosynthesis after needle wetting. Forty saplings were used, of which half were excluded from irrigation until water potential of -2.70 MPa. For the first part of the experiment, the saplings were sprayed at night with a colorant solution and water potential was measured the following day. No colorant was absorbed by the saplings and no difference in water potential was found between irrigated and non-irrigated individuals. The experiment was then repeated, spraying saplings with normal water and measuring water potential and photosynthesis. Once again there was no increase in water potential or photosynthesis following the canopy spraying. The results of this study show no evidence of foliar absorption in black spruce saplings. However this does not exclude the occurrence of foliar absorption via passive or active mechanisms in mature trees, which grow under different circumstances.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil0,998

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)0,0050,000

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 GPT0,163
Écart entre enseignants0,156 · 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.

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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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