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Enregistrement W4412141526 · doi:10.3389/fpls.2025.1563051

Xylogenesis under future climates: enhanced growth of balsam fir in a warming boreal forest

2025· article· en· W4412141526 sur OpenAlexaffabout
Minhui He, Jean‐Daniel Sylvain, Roberto Silvestro, Guillaume Drolet, Richard Arsenault, Sergio Rossi

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureMinistère des Ressources naturelles et des ForêtsMinistère des Ressources naturelles et des Forêts (Québec)Centre de Géomatique du QuébecUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBalsamTaigaBorealAbies balsameaClimate changeGlobal warmingBiologyDendroclimatologyEnvironmental scienceEcologyPhysical geographyGeographyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the effects of climate variability on tree growth is crucial to predict forest carbon sequestration under global climate change. This study investigates the dynamics of wood formation in balsam fir in response to historical climatic data and projected variations. Weekly microcores were collected from 33 permanent plots in a boreal forest in Québec, Canada, over five growing seasons from 2018 to 2022. Warmer spring temperatures were associated with earlier cell enlargement initiation and increased cell production, whereas precipitation exerted a limited effect. An advancement in the onset of cell enlargement by 14-42 days and a 25-85% increase in cell production from 2051-2080 relative to the reference period (1981-2010) were predicted. Our results reveal potential shifts in growth dynamics and xylem production that could modify the growth processes in balsam fir, including carbon sequestration in the boreal forest ecosystems of Eastern Canada.

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 enseignants0,401
Score d'incertitude au seuil0,797

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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