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Enregistrement W2984614166 · doi:10.1139/cjb-2019-0076

Sphagnum outcompetes feathermosses in their photosynthetic adaptation to postharvest black spruce forests

2019· article· en· W2984614166 sur OpenAlexaffvenue
Xinbiao Zhu, Victoria Nimmo, Jianghua Wu, Raymond Thomas

Notice bibliographique

RevueBotany · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePeatlands and Wetlands Ecology
Établissements canadiensNatural Resources CanadaMemorial University of NewfoundlandCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSphagnumBiologyUnderstoryBlack spruceBotanyMossPhotosynthesisPeatEcologyTaigaCanopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mosses dominate the understory of black spruce forest, and changes in moss community composition and functional traits may influence many important ecosystem processes, particularly paludification due to accumulation of peat (mainly Sphagnum). To understand performance and fitness of ground-cover mosses in early forest succession following clearcutting, we investigated photosynthetic traits in Sphagnum and three feathermoss species (i.e., Hylocomium, Ptilium, and Pleurozium) coexisting in mature stands and decade-old black spruce harvest blocks. The results showed that all of these mosses have a significantly higher light saturation point at the harvested plots than the forested plots. Feathermosses at the harvested plots all underwent a reduction in quantum efficiency, chlorophyll b content, and chlorophylls:carotenoids ratio related to photoinhibition, particularly Pleurozium, which experienced a significant decrease in maximum net photosynthesis. In contrast, Sphagnum showed a significant increase in maximum gross photosynthesis, dark respiration, and the ratio of chlorophyll a:b at the harvested plots compared with the forested plots. The distinctive responses of moss photosynthetic traits indicate the potential proliferation of Sphagnum and decrease of feathermosses, and thus consequent peat accumulation. Our results emphasize the importance of the photosynthetic traits of moss as indicators of postharvest conditions for enhancing understory vegetation management to maintain and improve productivity of black spruce.

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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,003

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 GPT0,219
Écart entre enseignants0,209 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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