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Enregistrement W3012535449 · doi:10.1139/cjfr-2019-0163

Dynamics of fine-root production and mortality of Scots pine in waterlogged peat soil during the growing season

2020· article· en· W3012535449 sur OpenAlexvenueno aff
Tapani Repo, Timo Domisch, Jouni Kilpeläinen, Sirpa Piirainen, Raimo Silvennoinen, Tarja Lehto

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to water stress
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScots pinePeatGrowing seasonBiologyBorealDitchXylemTaigaAgronomyWaterlogging (archaeology)HorticultureBotanyEnvironmental sciencePinus <genus>Ecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Excess water in the rooting zone critically reduces tree growth and may even kill trees; however, the relative importance of damage to roots versus aboveground parts and the time course of damage are not well understood. We studied the dynamics of fine-root growth and mortality of 7-year-old Scots pine (Pinus sylvestris L.) saplings affected by a 5-week period of waterlogging (WL) during the growing season. Two out of six WL-exposed saplings survived the treatment. After 1–2 weeks of WL, the mortality of the first-order short roots (usually mycorrhizas) started to increase and the production of these roots started to decrease. WL decreased the longevity of short and long roots. Total root length (especially of fine roots with a diameter &lt; 0.5 mm), specific fine-root length, total root dry mass (including stump), and reverse-flow root hydraulic conductance were lower in WL saplings than in control saplings at the end of the experiment; however, several root traits were similar in control and surviving WL saplings. Because of the high importance of fine roots for tree growth and carbon sequestration, their responses to elevated water tables should be considered in sustainable use and management of boreal peatland forests, for example, by continuous cover forestry and (or) ditch network maintenance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,821
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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