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Enregistrement W2472284598 · doi:10.1139/cjb-2016-0082

Seasonal, multi-scale spatial and slope-oriented effects in cambial dynamics: an evaluation of sampling methods in <i>Cedrela odorata</i> (Meliaceae) in an Atlantic Forest area

2016· article· en· W2472284598 sur OpenAlexvenueno aff
Maxmira de Souza Arêdes-dos-Reis, Monique Silva Costa, Cristiano Yuji Sasada-Sato, Cátia Henriques Callado

Notice bibliographique

RevueBotany · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésMeliaceaeBiologySampling (signal processing)Scale (ratio)BotanyEcologyForestryGeographyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies of cambial dynamics have been employed to investigate the growth behavior of trees. In these investigations, however, spatial variation in cambial rhythm within the stem is usually not taken into account. This study aims to evaluate the contribution of multiple sampling scales on the cambial dynamics of Cedrela odorata L. (Meliaceae) in different seasons. The effects of slope orientation were also tested. Samples were processed and analyzed with standard plant histology techniques. Data from multiple sampling scales were analyzed with nested ANOVA for each season, and the total variance was partitioned according to the fraction related to each scale. The main sources of variability were associated with the scale of tree and scales smaller than 1 cm. Radial growth was not significantly related to acclivity orientation. Thus, to obtain samples that represent total variability in cambial dynamics, it is preferable to increase the number of sampled trees; to take multiple samples from a few millimetres apart from each other, or to assess multiple histological sections. Samples on scales greater than a few centimetres apart should not be given priority.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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