Seed-based approach for identifying flora at risk from climate warming
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Notice bibliographique
Résumé
In obligate seeding species, the germination niche is crucial for colonization and population survival. It is a high-risk phase in a plant's life cycle, and is directly regulated by temperature. Seeds germinate over a range of temperatures within which there is an optimum temperature, with thresholds above and below which no germination occurs. We suggest that abrupt changes in temperature associated with a warming climate may cause a disconnect between temperatures seeds experience and temperatures over which germination is able to occur, rendering obligate seeding species vulnerable to decline and extinction. Using a bidirectional temperature gradient system, we examined the thermal constraints in the germination niche of some geographically restricted species from the low altitude mountains of the Stirling Range, southern Western Australia, including seedlots from lowland populations of four of these species. We demonstrated that high temperatures are not a limiting factor for germination in some restricted species, signifying a lack of relationship between geographic range size and breadth of the germination niche. In contrast, we identified other restricted species, in particular Sphenotoma drummondii, as being at risk of recruitment failure as a consequence of warming: seeds of this species showed a strong negative relationship between percentage germination and increasing temperature above a relatively low optimum constant temperature (13°C). We found some ecotypic differences in the temperature profiles between seeds collected from montane or lowland populations of Andersonia echinocephala, and while specific populations may become more restricted, they are perhaps at less risk of extinction from climate warming. This seed-based approach for identifying extinction risk will contribute tangibly to efforts to predict plant responses to environmental change and will assist in prioritizing species for management actions, directing limited resources towards further investigations and can supplement bioclimatic modelling.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,049 | 0,001 |
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 découle