Century‐long stomatal density record of the nitrophyte, <i>Rubus spectabilis</i> L., from the Pacific Northwest indicates no effect of changing atmospheric carbon dioxide but a strong response to nutrient subsidy
Notice bibliographique
Résumé
together form ~70% of vegetation coverage and contain the vast majority (~90%) of seabird nesting burrows. Salmonberry has in recent decades greatly expanded its coverage, while that of Tufted Hairgrass has receded. Seabirds prefer not to burrow under Salmonberry, making its ongoing expansion a potential conservation issue. We investigated three hypotheses proposed to explain Salmonberry's expansion (climate change, biopedturbation, and nutrient input), using comparisons of stomatal density of Salmonberry leaves sampled from Triangle Island, other seabird colonies, other coastal locations, and from historical specimens in herbaria. Stomatal density helps regulate photosynthetic gain and control water loss, and responds to light, nutrient, carbon dioxide, and water availability. Differing patterns of stomatal density are expected among sample locations depending on which of the hypothesized factors most strongly affects Salmonberry's performance. Our data are most consistent with the nutrient input hypothesis. We discuss possible reasons why Salmonberry has expanded so recently, even though Triangle has been a large seabird colony for at least a century and likely much longer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».