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Enregistrement W4311193838 · doi:10.1139/cjfr-2022-0223

Does ontogeny matter for the spring temperature requirement for bud burst of two coniferous species in cool temperate forests?

2022· article· en· W4311193838 sur OpenAlexvenueno aff
Kobayashi Makoto

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInamori Foundation
Mots-clésPhenologyLarchBiologyAnnual growth cycle of grapevinesLarix kaempferiGrowing seasonTemperate forestTemperate rainforestIntraspecific competitionTemperate climateBotanyEcologyShootEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spring leaf phenology is an important event for trees to determine carbon fixation during the growing season. However, less is understood about the intraspecific variation in spring leaf phenology and its relationship with the spring temperature requirements of conifers, which is problematic for accurately predicting the influence of spring climate warming on conifers. I monitored bud burst timing and the degree days required for bud burst for seedlings and large individuals of Abies sachalinensis (fir) and Larix kaempferi (larch) over two seasons in northern Japan. Contrary to my expectation, the degree days required for the bud burst of small individuals were similar to or larger than those of the large individuals for fir and larch. Consequently, the bud burst timing of small individuals was similar to or later than that of large individuals for fir and larch. Even when conifer species are in their early stage, the spring temperature requirement for bud burst is not necessarily less than that for large individuals, which is not the case for many broad-leaved species. These results indicate that for these two coniferous species, ontogenetic differences in temperature requirements are not necessary to be considered for the response of communities to spring climate change.

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)0,003
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 enseignants0,832
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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