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Enregistrement W3006253035 · doi:10.5539/jas.v12n3p186

Water and Photosynthetic Rate Flows Under Drought Conditions in a Cork Oak (Quercus suber L.) Forest of Tunisia

2020· article· en· W3006253035 sur OpenAlexvenueno aff
Mokhtar Baraket, Sondes Fkiri, Kaoula Nefzi, Sihem Jebbari, Abdelhamid Khaldi, Zouhair Nasr

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésQuercus suberEnvironmental scienceTranspirationEvapotranspirationMediterranean climateCorkCarbon dioxideLeaf area indexPhotosynthesisPrecipitationCarbon fibersAgronomyBotanyMathematicsBiologyEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relationships between drought, carbon and water fluxes have been rarely studied in south Mediterranean forests. The present research focused on the determination of seasonal and annual water and carbon fluxes of Quercus suber L. forests in northern Tunisia. The methodology was based on the calculation of the standard precipitation index, measurements of trees sap flow and net photosynthesis. Estimations of photosynthesis and transpiration during the 1965-2003 period were used on crop coefficients and water use efficiency terms. Results indicate a wide evapotranspiration rates fluctuating from 354 mm y-1 to 784 mm y-1 with an average value of 553 mm y-1. Extreme values of the standard precipitation index were -2.4 and +2.7. The carbon flux ranged from 0.255 to 0.586 kg y-1 m-2 with a mean value of 0.448 kg y-1 m-2 while average water efficiency reached 0.8 gr C kg-1 H2O. Despite the fact, that there is a significant difference between the four studied sites and important annual variability of carbon fluxes, the correlations between water and carbon fluxes and drought index were very low. The results clearly indicate that deep transformations are occurring in the Quercus suber L. forests, as a result of carbon dioxide fertilization being cancelled by the drought effect.

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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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