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Enregistrement W2805067803 · doi:10.1002/ajb2.1089

Differences in xylogenesis between dominant and suppressed trees

2018· article· en· W2805067803 sur OpenAlexaff
Shushan Liu, Xiaoxia Li, Sergio Rossi, Li Wang, Wei Li, Eryuan Liang, Steven W. Leavitt

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Botany · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésXylemBiologyGrowing seasonTracheidCanopyBotanyCompetition (biology)Woody plantEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PREMISE OF THE STUDY: Most dendroecological studies focus on dominant trees, but little is known about the growing season of trees belonging to different size classes and their sensitivity to biotic factors. The objective of this study was to compare the dynamics of xylem formation between dominant and suppressed trees of Abies fabri of similar age growing in the Gongga Mountains, southeastern Tibetan Plateau, and to identify the association between xylem growth and climate. METHODS: The timing and duration of xylogenesis in histological sections were investigated weekly during the 2013-2015 growing seasons. KEY RESULTS: Our investigation found that timing and duration of xylogenesis varied with canopy position and its associated tree size. Xylogenesis started 6-14 days earlier, and ended 5-11 days later in dominant trees than in suppressed trees, resulting in a significantly longer growing season. Dominant trees also exhibited higher temperature sensitivity of tracheid production rate than suppressed trees. CONCLUSIONS: The observed differences in xylogenesis among trees suggested that competition affects tree growth by reducing the growing period in suppressed trees. Representative climate-growth relationships should involve trees of all size classes when evaluating the effects of the environment on forest dynamics.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,292

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,222 · 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.

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

Citations24
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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