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Enregistrement W2948049061 · doi:10.1139/cjfr-2019-0120

High responsiveness of wood anatomy to water availability and drought near the equatorial rear edge of Douglas-fir

2019· article· en· W2948049061 sur OpenAlexvenueno aff
Marcos González-Cásares, J. Julio Camarero, Michele Colangelo, Angelo Rita, Marín Pompa-García

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésTracheidDouglas firPopulationBiologyPrecipitationBotanyXylemGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In trees, wood anatomy is a more precise and informative measure of hydraulic responses to drought than radial growth. Tree populations located near the equatorial-range edge of their distribution (rear edge) are used to monitor responses to changes in hydroclimate; however, few studies have assessed the wood anatomy of these populations. We measured tracheid lumen diameter (LD) and cell wall thickness (CWT) in a rear-edge Douglas-fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) population. We also evaluated the formation of intra-annual density fluctuations (IADFs), characterized by earlywood (EW) tracheids with narrow lumens. We expected that EW LD would be particularly sensitive to hydroclimate variability. We found that EW LD was directly related to precipitation during the previous year’s late winter and the current year’s spring. Wet conditions were associated with wider EW tracheids and improved growth. These correlations peaked when considering cumulative precipitation from January to May. EW IADFs were formed in response to dry conditions during March and April, suggesting that dry spring conditions limit tracheid expansion. The described associations in a rear-edge Douglas-fir population confirm that wood anatomy is highly responsive to drought. We conclude that EW LD is a valuable proxy for hydroclimate reconstruction in Douglas-fir.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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