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Enregistrement W3174645316 · doi:10.5194/egusphere-egu21-10423

Developmental and environmental factors driving xylem anatomy and micro-density

2021· article· en· W3174645316 sur OpenAlexaffabout
Annie Deslauriers, Valentinà Buttò, Fabrizio Cartenì, Sergio Rossi, Hubert Morin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésXylemTracheidCambiumTaigaGrowing seasonBlack spruceBotanyPicea abiesBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current research on the dynamics of tree ring formation in conifers has provided new insights into how rate and duration xylem-cell production and development control the size of the xylem conduits leading to the formation of earlywood and latewood. So far, the physiology behind wood formation processes and the associated kinetics has rarely been considered, leading to the impossibility to grasp the drivers of wood density changes along the tree-rings. Despite the importance of wood density for carbon sequestration and tree hydraulics, little is known about the factors controlling variations in wood density across the tree ring, i.e. micro-density, at the intra-annual scale. We first developed a process-based mechanistic model that simulates the development of conifer tracheids from a simple sugar signal that we discuss together with the main kinetics and environmental variables leading to the formation of micro-density in black spruce, the main conifers species in the boreal forest of Canada. At the beginning of the growing season, low sugar availability in the cambium results in slow wall deposition that allows for a lengthier enlargement time thus producing large cells with thin walls (i.e. earlywood). In late summer and early autumn, high sugar availability produces narrower cells with thick cell walls (i.e. latewood). Wood formation dynamics had an indirect effect on micro-density. Micro-density increased under longer periods of cell wall deposition and shorter durations of enlargement. Cell diameter indirectly affected micro-density via cell wall thickness, which was the most important parameter affecting micro-density. Cell traits experienced the joint action of enlargement and secondary wall deposition in shaping the intra-annual patterns of tree rings. Our results point to the predictive power of a simple sugar signal. During the growing season, the amount of carbon allocated to wood formation largely influences the duration of cell differentiation, thus modulating cell diameter, cell wall thickness and by result tree-ring micro-density.

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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,077

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,184 · 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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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