Species, elevation, and diameter affect whitebark pine and lodgepole pine stored resources in the sapwood and phloem: implications for bark beetle outbreaks
Notice bibliographique
Résumé
Stored resources in trees reflect physiological and environmental variables and affect life history traits, including growth, reproduction, resistance to abiotic stress, and defense. However, less attention has been paid to the fact that stored resources also determine tissue nutritional quality and may have direct consequences for the success of herbivores and pathogens. Here, we investigated whether stored resources differed between two hosts of the mountain pine beetle (Dendroctonus ponderosae Hopkins, 1902): lodgepole pine (Pinus contorta Douglas ex. Loudon), a common host, and whitebark pine (Pinus albicaulis Engelmann), a more naïve host that grows at higher altitudes. Phloem and sapwood were sampled in small- and large-diameter trees at two elevations, and nitrogen, phosphorus, nonstructural carbohydrates, and lipids were measured. We found that concentrations of stored resources increased with elevation and tree diameter for both species and that whitebark pine had thicker phloem than lodgepole pine. Overall, stored resources were higher in whitebark pine such that small-diameter whitebark pine trees often had resource concentrations higher than large-diameter lodgepole pines. These results suggest that whitebark pine is of higher nutritional quality than lodgepole pine, which could have implications for the current expansion of mountain pine beetles into higher altitude and latitude forests in response to climate warming.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».