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Enregistrement W2729337558 · doi:10.1139/cjfr-2017-0167

Comparison of biomass partitioning and transpiration for water-stressed shortleaf, loblolly, and shortleaf × loblolly pine hybrid seedlings

2017· article· en· W2729337558 sur OpenAlexvenueno aff
Joshua C. Bradley, Rodney E. Will

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOklahoma Agricultural Experiment Station
Mots-clésLoblolly pineTranspirationBiomass (ecology)SeedlingBiomass partitioningAgronomyBotanyBiologyEnvironmental sciencePinus <genus>Photosynthesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hybridization between shortleaf pine (Pinus echinata Mill.) and loblolly pine (Pinus taeda L.) has dramatically increased and may threaten the genetic integrity of shortleaf pine. Shortleaf pine is presumed to be more drought tolerant than loblolly pine, but the drought hardiness of the hybrid pine is not known. We determined biomass partitioning in response to water stress and measured whole-plant transpiration of shortleaf, loblolly, and hybrid pine seedlings. Water stress decreased total seedling biomass, increased biomass partitioning to foliage, and decreased biomass partitioning to coarse roots. Shortleaf pine seedlings partitioned more biomass to coarse roots than loblolly pine, and hybrid pine was intermediate between the parent species. We found no differences in the level of soil moisture at which seedlings of different species began to limit transpiration. Our results suggest that the transpiration response of shortleaf pine and hybrid pine is similar to that of loblolly pine when exposed to water stress. However, greater partitioning to coarse root may allow shortleaf and hybrid pines to better withstand drought due to greater potential belowground carbohydrate supply.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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