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Enregistrement W2550002743 · doi:10.1139/cjb-2016-0117

Variation in photosynthetic properties among bog plants

2016· article· en· W2550002743 sur OpenAlexvenueno aff
Aino Korrensalo, Tomáš Hájek, Timo Vesala, Lauri Mehtätalo, Eeva‐Stiina Tuittila

Notice bibliographique

RevueBotany · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAcademy of FinlandItä-Suomen Yliopisto
Mots-clésBiologyBogEvergreenPhotosynthesisBotanyPhotosynthetic capacitySphagnumInterspecific competitionEcologyPeat

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plant functional types (PFTs) are used to make generalizations in modeling how plants impact ecosystem functioning. In boreal bogs the number of plant species is small, but several PFTs are represented, namely sedges, deciduous and evergreen dwarf-shrubs, as well as hummock, lawn, and hollow Sphagna. Despite the use of PFTs in modeling, the value of PFTs to describe the photosynthetic properties of bog plants has not been systematically studied. We aim to quantify the photosynthetic properties of typical bog plant species and assess how well PFT divisions reflect differences among species. We measured photosynthetic light response and physiological state of photosystem II of 19 species, monthly, over a growing season. Differences were assessed using principal component analysis and mixed models. Photosynthetic properties separated Sphagna into traditional PFTs, of which hollow species had the highest gross photosynthesis. Sphagnum photosynthesis had large seasonal variation, as monthly differences exceeded those among PFTs or species. The photosynthetic properties of vascular plants differed widely among species but did not follow traditional PFTs. Vascular plant seasonal changes were of less importance than interspecific differences. The results justify using PFTs to describe the ability of bog Sphagna to bind carbon, but do not justify the same approach for vascular plants.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,188
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.

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

Citations33
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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