MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2290758461 · doi:10.2298/abs150311099z

Seasonal variation of leaf ecophysiological traits of Iris variegata observed in two consecutive years in natural habitats with contrasting light conditions

2015· article· en· W2290758461 sur OpenAlexaff
Uroš Živković, Danijela Miljković, Nataša Barišić Klisarić, Aleksej Tarasjev, Stevan Avramov

Notice bibliographique

RevueArchives of Biological Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLeaf Properties and Growth Measurement
Établissements canadiensInstitute for Biological Sciences
Organismes subventionnairesScience and Engineering Research BoardMinistarstvo Prosvete, Nauke i Tehnološkog Razvoja
Mots-clésBiologyHabitatGrowing seasonBotanyVegetation (pathology)Chlorophyll aSpecific leaf areaChlorophyllWoodlandEcologyPhotosynthesisHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The amount and pattern of individual phenotypic responses to seasonal changes in environmental conditions were determined in clones of Iris variegata growing in differing light habitats. For the purpose of the study, 97 clonal plants of the rhizomatous herb I. variegata that experienced different light conditions in their two native habitats were selected: one along the top and slope of sand dunes and one in woodland understories. Two fully expanded leaves that had developed during spring, summer and fall in two consecutive years were sampled from each of these clones. Six leaf traits affecting the photosynthetic rate of a plant ? morphological (specific leaf area), anatomical (stomatal density) and physiological (total chlorophyll concentration, chlorophyll a/chlorophyll b ratio, carotenoid concentration, chlorophyll a/carotenoid ratio) exhibited significant plastic responses in the two different light habitats. To test whether these traits differ between exposed and shaded habitats as well as during different vegetation periods, we used the repeated model analysis of variance (ANOVA). Results of the repeated ANOVA revealed statistically significant effects of year, habitat and period of vegetation season. Patterns of changes during growing seasons were year-specific for almost all analyzed traits.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,738
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,178 · 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.

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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArchives of Biological SciencesMême sujetLeaf Properties and Growth MeasurementTravaux en français237 207