Assessing population‐level response to interacting temperature and moisture stress
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Greenhouse experiments have been pivotal to predicting the likely response of tree species to future climate. However, there are some common inadequacies in the inferences derived from many of the studies. Moisture and temperature effects are tightly coupled but in controlled experiments, only a few studies acknowledged the interacting nature of these factors. Furthermore, there is evidence that population‐level plasticity is relevant to plant survival in novel environments. We posit that an inference derived from response to a single climatic factor is likely incomplete and hypothesised that adaptive properties inherent in population‐level plasticity mediate plant growth in novel environments. We tested this hypothesis using a greenhouse experiment involving four populations of white birch ( Betula papyrifera Marsh) grown under two temperatures and two moisture regimes. We examined variations in their photosynthetic rates ( A ), water‐use efficiency (WUE), water potential ( ψ pd ) and stomatal conductance ( g s ). We also investigated variations in their height growths, height relative growth rates ( RGR ht ), and biomass accumulations. Interaction of temperature and moisture was consistently significant for most of the traits. Contrary to expectation, population from cold climate had the highest growth in the high temperature treatments while a coastal population had the highest WUE in low water treatments and also showed greatest decline in growth responses. Some of the results also suggest that there is an overriding effect of phenotypic plasticity over local adaption in white birch. Collectively, the results underscore the growing awareness that populations would likely respond differently in the event of climate change.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».