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Enregistrement W3092926774 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-11925

On the relation between tree foliage clumping at the branch scale and light and water limitations

2020· article· en· W3092926774 sur OpenAlexaff
Martin Béland, Dennis Baldocchi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterceptionCanopyIrradianceAtmospheric sciencesEnvironmental scienceCompetition (biology)LimitingEcologyBotanyBiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Foliage clumping is known to have a significant effect on the radiative transfer and mass and energy exchanges in forests. It is an important component of canopy structure to consider for the estimation of photosynthesis rates and the interpretation of observed solar induced fluorescence (SIF). Yet, relatively little is known about the drivers of foliage clumping, and few observations of foliage clumping are available at the branch scale. Here, we report on a study using laser light to estimate foliage clumping at the tree branch scale in eight broadleaf species, at different heights above ground, from four sites located in two climatic zones: one water limited, and one light limited. We also integrate our results with published foliage clumping estimates from two sites (one in each climatic zone). We find that foliage arrangement on branches exposed to high solar irradiance tend to be random at the dry sites, but are very clumped at humid sites where competition for light is high. Branches sampled at the top of tall canopies at humid sites showed that foliage clumping increased with tree height, suggesting that higher competition for light results in the production of larger numbers of leaves grouped together which reduces the light interception efficiency on a per leaf area basis. Comparison with landscape clumping values suggests that the spatial availability of a limiting resource is a major driver of foliage clumping in forests.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,169 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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