Hydraulic adjustment in jack pine and black spruce seedlings under controlled cycles of dehydration and rehydration
Notice bibliographique
Résumé
Drought adjustments were compared in black spruce (Picea mariana[Mill] B.S.P), and jack pine (Pinus banksiana[Lamb.]) by subjecting seedlings to five cycles of dehydration and rehydration. A computer-controlled root misting chamber system, supplied low (-1.5 MPa), moderate (-2.0 MPa), and severe (-2.5 MPa) dehydration, respectively, in cycles 1, 3 and 5. Although cell water relations failed to adjust to chronic dehydration, there was limited osmotic adjustment in black spruce (cycle 3), and water was re-allocated from the apoplast to the symplast in jack pine (cycles 1 and 3). Dehydration postponement was more important than dehydration tolerance. Jack pine was better able to postpone dehydration than black spruce. Specific conductivity, the hydraulic conductivity per unit stem cross-sectional area, was lower in jack pine and slower to decline during chronic dehydration. When specific conductivity was corrected for the greater leaf area in black spruce, the leaf-specific conductivity did not differ in the two species. There was no increase in needle leakage in jack pine and stomata in jack pine seedlings reopened fully after rehydration. Black spruce was more of a 'water spender', and less water stress (-2.0 MPa, cycle 3) was required to lower specific conductivity, compared to jack pine (-2.5 MPa, cycle 5). Leakage from needle membranes increased in black spruce, and stomata failed to reopen after rewatering (cycles 3 and 5). A greater needle area, smaller root system, and a higher specific conductivity lowered the water stress threshold for cavitation in black spruce, which is confined to moister sites in the boreal forest. Jack pine had a larger root system, smaller needle area and lower specific conductivity than black spruce. Because of these static features, jack pine is more drought tolerant and it is often found on sites that are too hot and dry for black spruce.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 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 ».