Seasonal variation of leaf ecophysiological traits of Iris variegata observed in two consecutive years in natural habitats with contrasting light conditions
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 ».