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Enregistrement W3031674357 · doi:10.1139/cjfr-2019-0437

Interactive effects of water and CO<sub>2</sub> on light response efficiency and gas exchange traits in pine (<i>Pinus</i>) and spruce (<i>Picea</i>) species

2020· article· en· W3031674357 sur OpenAlexaffvenue
John E. Major, Ale× Mosseler

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPicea abiesBotanyBeechPhotosynthesisWater-use efficiencyBiologyEnvironmental scienceEcologyHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Photosynthetic light response curves were parameterized for eight species in two genera, Pinus and Picea, grown in a 2 × 2 factorial of atmospheric CO2 and soil moisture treatments. Four of the pines and three of the spruces are native to eastern North America, and the fourth spruce, Norway spruce (Picea abies (L.) Karst.), is native to Europe. There was a significant genus × CO2 interaction in apparent quantum efficiency (AQE): spruce AQE was greater under ambient CO2 (CO2) than elevated CO2 (eCO2), but pine AQE were equal. Under drought treatment (DR), AQE declined for both genera. Assimilation at light saturation (Alsat) was greater for spruces than pines, and for both genera, Alsat decreased under eCO2 and DR. Water-use efficiency was greater for pines than spruces and greater for pines and unchanged for spruces under DR. Examining AQE and Alsat change (%) from aCO2 to eCO2, there was a significant positive relationship to biomass growth stimulation (%) across species. These relationships support the theory of sink (biomass growth) regulation of assimilation traits and also the importance of needle nitrogen. Our results in response to eCO2 and DR suggest a shift toward increased use of pines in forest management for eastern North America.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,234
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 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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