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Enregistrement W4293124588 · doi:10.1093/aob/mcac110

Upscaling xylem phenology: sample size matters

2022· article· en· W4293124588 sur OpenAlexafffundabout
Roberto Silvestro, Jean‐Daniel Sylvain, Guillaume Drolet, Valentinà Buttò, Isabelle Auger, Maurizio Mencuccini, Sergio Rossi

Notice bibliographique

RevueAnnals of Botany · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesMinistère des Forêts, de la Faune et des Parcs
Mots-clésXylemPhenologyBiologyAbies balsameaGrowing seasonBotanyBalsam

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIMS: Upscaling carbon allocation requires knowledge of the variability at the scales at which data are collected and applied. Trees exhibit different growth rates and timings of wood formation. However, the factors explaining these differences remain undetermined, making samplings and estimations of the growth dynamics a complicated task, habitually based on technical rather than statistical reasons. This study explored the variability in xylem phenology among 159 balsam firs [Abies balsamea (L.) Mill.]. METHODS: Wood microcores were collected weekly from April to October 2018 in a natural stand in Quebec, Canada, to detect cambial activity and wood formation timings. We tested spatial autocorrelation, tree size and cell production rates as explanatory variables of xylem phenology. We assessed sample size and margin of error for wood phenology assessment at different confidence levels. KEY RESULTS: Xylem formation lasted between 40 and 110 d, producing between 12 and 93 cells. No effect of spatial proximity or size of individuals was detected on the timings of xylem phenology. Trees with larger cell production rates showed a longer growing season, starting xylem differentiation earlier and ending later. A sample size of 23 trees produced estimates of xylem phenology at a confidence level of 95 % with a margin of error of 1 week. CONCLUSIONS: This study highlighted the high variability in the timings of wood formation among trees within an area of 1 km2. The correlation between the number of new xylem cells and the growing season length suggests a close connection between the processes of wood formation and carbon sequestration. However, the causes of the observed differences in xylem phenology remain partially unresolved. We point out the need to carefully consider sample size when assessing xylem phenology to explore the reasons underlying this variability and to allow reliable upscaling of carbon allocation 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 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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,987

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)0,0140,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,230 · 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.

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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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