Wood traits of <i>Tectona grandis</i> during the 2015–2016 El Niño drought in the Amazon
Notice bibliographique
Résumé
The Amazon biome is influenced by El Niño event, which reduce precipitation and increase temperature. However, little is known about its effects on tree formation dynamics in this region. Here, we evaluated the effects of local (precipitation, temperature, and solar insolation) and large-scale (El Niño) climatic variables on wood traits of Tectona grandis (teak) in the Amazon. Discs were collected from the base of trees aged 12 years and used for anatomical and physical analyses. We evaluated three periods (i.e., pre-El Niño (2012/2013), El Niño (2014/2015), and post-El Niño (2016/2017)). Wood density, vessels, and rays were compared to local and large-scale climatic variables. The extreme drought caused by El Niño event reduced the width and length of teak vessels. Additionally, precipitation during some months of the year increased vessel size and wood density. In some months of the year, ambient temperature reduced vessel width and length. Moreover, the effect of solar insolation depended on soil moisture availability. Thus, our results provided clear evidence of teak acclimatization to El Niño in the Amazon region and should promote further studies on tree responses to climate.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».