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Enregistrement W4391971867 · doi:10.1111/nph.19578

Cone allometry and seed protection from fire are similar in serotinous and nonserotinous conifers

2024· article· en· W4391971867 sur OpenAlexaff
David F. Greene, Jeffrey M. Kane, Edith Pounden, Sean T. Michaletz

Notice bibliographique

RevueNew Phytologist · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaConcordia University
Organismes subventionnairesStrategic Environmental Research and Development Program
Mots-clésBiologyAllometryFire regimeCone (formal languages)PinaceaeCupressaceaeEcologyTraitBotanyPinus <genus>EcosystemMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Serotiny is an adaptive trait that allows certain woody plants to persist in stand-replacing fire regimes. However, the mechanisms by which serotinous cones avoid seed necrosis and nonserotinous species persist in landscapes with short fire cycles and serotinous competitors remain poorly understood. To investigate whether ovulate cone traits that enhance seed survival differ between serotinous and nonserotinous species, we examined cone traits in 24 species within Pinaceae and Cupressaceae based on physical measurements and cone heating simulations using a computational fluid dynamics model. Fire-relevant cone traits were largely similar between cone types; those that differed (e.g. density and moisture) conferred little seed survival advantage under simulated fire. The most important traits influencing seed survival were cone size and seed depth within the cone, which was found to be an allometric function of cone mass for both cone types. Thus, nonserotinous cones should not suffer significantly greater seed necrosis than serotinous cones of equal size. Closed nonserotinous cones containing mature seeds may achieve substantial regeneration after fire if they are sufficiently large relative to fire duration and temperature. To our knowledge, this is the most comprehensive study of the effects of fire-relevant cone traits on conifer regeneration supported by physics-based fire simulation.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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