Delayed greening of mountain birch leaves:Ecological and chemical correlates
Notice bibliographique
Résumé
Flushing leaves of deciduous trees can be exposed to high herbivore pressure. Young foliage provides high quality food for herbivores, and therefore herbivore pressure is much higher in young than mature foliage. Plants may escape the effects of herbivory in time by delaying leaf greening. We measured delayed greening as an intensity of redness in leaves in mountain birch at bud burst. Furthermore, we analyzed covariation of leaf redness with leaf growth and leaf consumption by the autumnal moth, Epirrita autumnata (Bkh.), a major defoliator of mountain birch. We also analyzed concentrations of amino acids, sugars and phenolic compounds of leaves. Leaf redness was positively associated with leaf growth, and consumption by E. autumnata indicated reduced leaf resistance against herbivores. Concentrations of protein-bound amino acids and gallotannins in young leaves were closely and positively correlated with leaf redness. Concentrations of glucose exhibited close positive correlations with leaf redness at the beginning of the season, whereas the correlation was negligible in mature leaves. Concentrations of other sugars increased with increasing degree of leaf redness towards the end of leaf development. This may be one reason for high leaf biomass losses in trees with delayed greening.
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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) | 0,001 | 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 ».