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Enregistrement W4320477199 · doi:10.1016/j.agrformet.2023.109319

Phenological assessment of transpiration: The stem-temp approach for determining start and end of season

2023· article· en· W4320477199 sur OpenAlexaffabout
Magali F. Nehemy, Zoe Pierrat, Jason Maillet, Andrew D. Richardson, J. Stutz, Bruce Johnson, Warren Helgason, Alan Barr, Colin P. Laroque, Jeffrey J. McDonnell

Notice bibliographique

RevueAgricultural and Forest Meteorology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of WinnipegGlobal Institute for Water SecurityTrent UniversityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhenologyTranspirationEddy covarianceEnvironmental scienceEvergreenEvapotranspirationCanopyGrowing seasonBlack spruceAtmospheric sciencesBotanyEcologyBiologyTaigaPhotosynthesisPhysicsEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Field-based assessment of transpiration phenology in boreal tree species is a significant challenge. Here we develop an objective approach that uses stem radius change and its correlation with sapwood temperature to determine the timing of phenological changes in transpiration in mixed evergreen species. We test the stem-temp approach using a five year stem-radius dataset from black spruce (Picea mariana) and jack pine (Pinus banksiana) trees in Saskatchewan (2016–2020). We further compare transpiration phenological transition dates from this approach with tower-based phenological assessment from green chromatic coordinate derived from phenocam images, eddy-covariance-derived evapotranspiration and carbon uptake, tower-based measurements of solar-induced chlorophyll fluorescence and snowmelt timing. The stem-temp approach identified the start and end of four key transpiration phenological phases: (i) the end of temperature-driven cycles indicating the start of biological activity, (ii) the onset of stem rehydration, (iii) the onset of transpiration, and (iv) the end of transpiration-driven cycles. The proposed method is thus useful for characterizing the timing of changes in transpiration phenology and provides information about distinct processes that cannot be assessed with canopy-level phenological measurements alone.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil0,119

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)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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