Extrinsic factors influence phenology of the epiphytic hand fern (<i>Cheiroglossa palmata</i>)
Notice bibliographique
Résumé
We sought to answer the following questions about the epiphytic hand fern Cheiroglossa palmata (L.) C. Presl: (i) are the longevity and morphology of leaves influenced by field site and host tree; and (ii) are leaf mortality, emergence, growth, and sporangial dehiscence influenced by weather? We monitored survival, morphology, emergence, growth, and dehiscence for 27 months at wet and dry field sites. We tested for correlations between phenology and weather from 0–3, 4–6, and 7–9 months before a field survey. More morphological traits were influenced by the tree in which a fern grew than field site. However, leaves at the wet site had longer blades, sporangial clusters, and sporophore stalks, and lived longer. More leaves emerged when precipitation and temperatures were higher within the prior 3 months. Leaves grew longer when precipitation was higher within 0–6 months and minimum temperature was higher within 4–6 months. Dehiscence was positively correlated with the number of days of precipitation within 3 months. Emergence, growth, and dehiscence were negatively correlated with some measures of temperature and precipitation, especially higher precipitation within 7–9 months. Our results indicate an important, but complicated, impact of seasonal variation in temperatures and precipitation on the phenology of hand fern.
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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 ».