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Enregistrement W3088556429 · doi:10.1139/cjb-2019-0128

High levels of anatomical and physiological leaf plasticity of <i>Ocotea odorifera</i> (Lauraceae) in response to different radiation intensities

2020· article· en· W3088556429 sur OpenAlexvenueno aff
Gabriele Marques Leme, Flávio Nunes Ramos, Fabrício José Pereira, Marcelo Polo

Notice bibliographique

RevueBotany · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais
Mots-clésCanopyBiologyPastureBotanyPhotosynthesisLauraceaeLight intensityTree canopyPhotosynthetically active radiationEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated morpho-physiological plasticity in the leaves of Ocotea odorifera trees growing under different environmental conditions in a fragmented forest. Microclimatic data were collected in a pasture matrix, forest edge, and forest interior in three Atlantic Forest fragments. Leaf gas exchange, as well as leaf anatomy in paradermal and transversal sections, were evaluated in individuals in these environments. Radiation intensity and temperature had higher effects in the pasture matrix compared with the forest interior and forest edge. However, internal portions of the canopy did not exhibit significant variation in radiation or temperature. External canopy leaves exhibited higher net photosynthesis in plants from the pasture matrix, but there was higher net photosynthesis for internal leaves from the shaded forest interior. Variation in net photosynthesis and other gas-exchange parameters were related to thinner shade leaves in forest interior individuals, and internal leaves with lower stomatal density. Although the pasture matrix, forest edge, and forest interior experienced differences in light and temperature, leaf position in the canopy produced microclimatic variations, which modified gas exchange and anatomy. Thus, O. odorifera shows the potential for reforestation programs because of its high leaf plasticity, which will enable it to overcome variations in light and temperature.

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 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 enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil0,241

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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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