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Enregistrement W2226643866 · doi:10.1139/cjfr-2015-0417

Morphological and physicochemical traits of leaves of different life-forms of various broadleaf woody plants in interior Alaska

2016· article· en· W2226643866 sur OpenAlexvenueno aff
Tanaka Kenzo, Ayumi Tanaka‐Oda, Yojiro Mastuura, L. D. Hinzman

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEvergreenDeciduousBiologyUnderstoryBotanyWoody plantCanopyPhotosynthesisAgronomyHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The morphological and physicochemical traits of leaves are important in terms of plant adaptation to various growth environments, because such traits play central roles in various functions including photosynthesis. We measured the toughness, mass per unit area (LMA), nitrogen content, and δ15N levels of the leaves of different life-forms of 39 broadleaf woody plants in interior Alaska. The plants were divided into three life-forms based on the maximum height of adult plants: understory (<1 m), small (≥1 m to <5 m), and canopy (≥5 m). Evergreen species accounted for a large proportion of understory woody plants (44%), whereas most small (87%) and canopy (100%) trees were deciduous. Higher LMA, increased toughness, and higher C-to-N ratios prolonged leaf life-span in evergreen species. We also evaluated the presence or absence of bundle-sheath extensions (BSEs), which contribute to the mechanical support of leaves and enhance photosynthetic ability by improving hydraulic properties. In total, 11 species (28%) had homobaric leaves (BSEs were absent) and 28 species (72%) had heterobaric leaves; these proportions are similar to those of woody plants of other temperate deciduous forests. The δ15N values reflected the presence of root symbionts such as ericoid mycorrhiza or Frankia sp. Our results suggest that leaf traits may affect both the life-form of the host plants and leaf longevity in both evergreen and deciduous species.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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