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Enregistrement W3155246589 · doi:10.3390/plants10040742

Gas Exchange, Water Use Efficiency, and Biomass Partitioning among Geographic Sources of Acer saccharum Subsp. saccharum and Subsp. nigrum Seedlings in Response to Water Stress

2021· article· en· W3155246589 sur OpenAlexaboutno aff
Richard J. Hauer, Hongxu Wei, Andrew K. Koeser, Jeffrey O. Dawson

Notice bibliographique

RevuePlants · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSeedling growth and survival studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSugarSaccharumBiomass partitioningMapleWater-use efficiencyEnvironmental scienceSeedlingAceraceaeStomatal conductanceEcotypeAgronomyHorticultureBiologyBotanyBiomass (ecology)Photosynthesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

F. Michx.) source from Iowa. Seedling sources were selected for differences in temperature and precipitation of their geographic origins. Seedlings were preconditioned through moist (watered daily) or dry (watered every 4-7 days) cycles and then exposed to prolonged water stress. As water stress increased, dry preconditioned 17-week-old sugar maple seedlings from Oklahoma, Missouri, and Tennessee, sources from warmer, and/or drier climates with greater restrained photosynthesis, stomatal conductance, and water use efficiency than those from cooler and moister climates. Under imposed water stress, the Ontario and Iowa sourced seedlings increased their root to shoot ratios and decreased their specific leaf area, mechanisms for drought avoidance. However, no corresponding changes in these values occurred for Oklahoma, Missouri, and Tennessee sources and for the variable of leaf wilting across all sources. Results from this study suggest greater tolerance of water stress in the Oklahoma, Missouri, and Tennessee ecotypes from the western and southern range of sugar maple resulted primarily with water use efficiency (WUE) rather than other water stress coping mechanisms. Findings from this study provide evidence to support selection of sugar maples sources for forestation.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,594

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 GPT0,207
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
Publié2021
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Résumé présentoui

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