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Enregistrement W4322618789 · doi:10.1139/cjfr-2022-0227

Temporary thinning shock in previously shaded red spruce

2023· article· en· W4322618789 sur OpenAlexvenueno aff
Kelly L. French, Matthew A. Vadeboncoeur, Heidi Asbjornsen, Shawn Fraver, Laura S. Kenefic, D. Moore, Jay Wason

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThinningBiologyHorticultureMicroclimateVapour Pressure DeficitBotanyEcophysiologyGrowing seasonEnvironmental scienceAnimal sciencePhotosynthesisTranspirationEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Silvicultural thinning can lead to rapid microclimatic changes for residual trees. Despite the benefits of decreased competition, thinning may induce “thinning shock”—temporary negative physiological responses as trees acclimate to new conditions. We examined the impact of thinning on the microclimate and physiology of residual, previously shaded red spruce ( Picea rubens Sarg.) trees relative to non-thinned controls. Both daily maximum temperature and vapor pressure deficit increased post thinning, with larger increases observed on hotter and drier days. In response to these environmental changes, we found clear evidence of physiological declines. At 1.7 weeks post thinning, we found a 0.59 MPa reduction in average midday water potential relative to control trees, which lasted for an additional 1.4 weeks. Thus, the trees in the thinning treatment were at or beyond published estimates of needle turgor loss. Thinning decreased the photosynthetic efficiency of current-year needles by 3.8% after 2 weeks, and it declined by 1.3% per week for the remainder of the growing season. These results suggest that thinning shock occurs in red spruce, a shade-adapted, climate-sensitive species. Thinning shock may contribute to the lagged growth responses commonly observed post thinning, and these effects may be more extreme in novel future climates.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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