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Enregistrement W4225148534 · doi:10.1111/nph.18195

Inter‐annual and inter‐species tree growth explained by phenology of xylogenesis

2022· article· en· W4225148534 sur OpenAlexaff
Yizhao Chen, Tim Rademacher, Patrick Fonti, Annemarie Eckes‐Shephard, James M. LeMoine, Marina V. Fonti, Andrew D. Richardson, A. D. Friend

Notice bibliographique

RevueNew Phytologist · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilNatural Environment Research CouncilSight Research UKNational Science CouncilEuropean CommissionNational Science Foundation
Mots-clésPhenologyBiologyEcologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wood formation determines major long-term carbon (C) accumulation in trees and therefore provides a crucial ecosystem service in mitigating climate change. Nevertheless, we lack understanding of how species with contrasting wood anatomical types differ with respect to phenology and environmental controls on wood formation. In this study, we investigated the seasonality and rates of radial growth and their relationships with climatic factors, and the seasonal variations of stem nonstructural carbohydrates (NSC) in three species with contrasting wood anatomical types (red oak: ring-porous; red maple: diffuse-porous; white pine: coniferous) in a temperate mixed forest during 2017-2019. We found that the high ring width variability observed in both red oak and red maple was caused more by changes in growth duration than growth rate. Seasonal radial growth patterns did not vary following transient environmental factors for all three species. Both angiosperm species showed higher concentrations and lower inter-annual fluctuations of NSC than the coniferous species. Inter-annual variability of ring width varied by species with contrasting wood anatomical types. Due to the high dependence of annual ring width on growth duration, our study highlights the critical importance of xylem formation phenology for understanding and modelling the dynamics of wood formation.

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 enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil0,964

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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations50
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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