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Enregistrement W4413140473 · doi:10.1073/pnas.2501585122

Embolism resistance supports the contribution of dry-season precipitation to transpiration in eastern Amazon forests

2025· article· en· W4413140473 sur OpenAlexafffund
Magali F. Nehemy, Caio R. C. Mattos, Rafael S. Oliveira, Marina Hirota, Ying Fan, Monique Bohora Schlickmann, Deliane Penha, Leandro Lacerda Giacomin, Julliene S G M Silva, Mayda Rocha, Gleicy Rodrigues, Jeffrey J. McDonnell

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental and biological studies
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanTrent UniversityUniversity of British Columbia, Okanagan Campus
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloInstituto SerrapilheiraNational Science Foundation
Mots-clésAmazon rainforestTranspirationDry seasonEnvironmental scienceResistance (ecology)PrecipitationForestryAgroforestryHydrology (agriculture)AgronomyGeographyEcologyGeologyBiologyBotanyMeteorologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transpiration drives most of the local rainfall during the dry season in the Amazon forests by recycling moisture into the atmosphere. However, the source, temporal origin of transpiration, and spatial distribution of transpiration water sources remain unclear. Here, we quantify transpiration sources across a topographic gradient in the eastern Amazon. We show that on hills, dry-season transpiration sources are mostly shallow soil water recharged by dry-season rainfall. This is different in valleys, where tree water sources include both shallow and deep soil layers, with both dry- and wet-season contributions. We show that species embolism resistance largely explains this pattern in tree water use but with contrasting trade-offs between topographic positions. The significant relationship between embolism resistance and depth of water uptake in both hill and valley species may merit incorporation into process-based models to understand changes in vegetation and land surface fluxes.

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)0,002
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,256 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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