Heat tracer-based sap flow methods for tree transpiration measurements: a mini review and bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
Accurate measurement of plant transpiration is critical to gaining a better understanding of plant water use and exploration of the influence of plants on regional and even global climate. Heat tracer-based sap flow (HTSF) techniques are currently the dominant method to estimate plant transpiration at the individual plant level. However, the majority of current research focuses on specific applications or the evaluation of the method itself, and there is a lack of an overall analysis of HTSF methods. The objectives of this study were: (i) to briefly review the theories and categories of the various HTSF methods, and (ii) to undertake a bibliometric analysis of the use of HTSF methods in measuring plant transpiration. Each HTSF method is described mathematically and their application and pros and cons are briefly discussed. A bibliometric analysis was conducted using 3964 papers published between 1992 and 2020 archived in the Web of Science core collection. The analysis identified publication trends, the most productive authors, organizations, and countries, as well as the most utilized HTSF method (i.e., thermal dissipation) and journals in which these papers were published. In addition, world distribution maps of the use of HTSF methods and tree species measured were drawn based on 741 selected publications with in situ measurements.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,064 | 0,061 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».