Early snowmelt accelerates bud break but has mixed effects on leaf area of understory woody plants in a heavily snow-covered deciduous forest in northern Japan
Notice bibliographique
Résumé
Climate change induces earlier snowmelt in most regions and extends growing seasons for woody plants. However, there is still limited understanding of how the relative impacts and interactions of light, temperature, and water conditions altered by early snowmelt affect phenological and morphological traits of understory plants. We conducted snow removal experiments in a heavily snow-covered forest. We compared bud break dates and leaf size developments with the effects of snow removal in understory Fagus crenata, Lindera umbellata, and Viburnum furcatum. Snow removal increased temperature and light conditions around buds but decreased the soil moisture during bud break. Removing snow 1 month before ambient snowmelt accelerated bud break but only by 5.9–11.9 days. Bud break in individuals with snow removal required more thawing degree days around buds than under ambient conditions. Leaf areas of V. furcatum in the snow removal were smaller than those in controls. Summarizing changes in light conditions and leaf area growth, the earlier bud break, and leaf growth did not result in greater light capture potential over the spring period in L. umbellata and V. furcatum. Although earlier snowmelt accelerates bud break and leaf expansion in these plants, this may not result in greater carbon accumulation.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».