Divergence among arctic and alpine populations of the annual, <i>Koenigia islandica</i> : morphology, life‐history, and phenology
Notice bibliographique
Résumé
Arctic and alpine habitats occur along complex environmental gradients, and over an extensive geographical range. Despite some selective forces common to these habitats, evolutionary divergence among populations of arctic and alpine plants along this gradient is expected. Of particular significance, both in the context of life‐history theory and for implications of climate change, are the few annual species that have adapted to the constraints of an unpredictable, short growing season. In this study, morphological, life‐history and phenological characters were found to differ significantly among six widely distributed populations of the arctic‐alpine annual Koenigia islandica. On the basis of morphology and life‐history traits, populations from high latitudes, with the exception of Svalbard, performed better in simulated arctic conditions, whereas the low latitude alpine plants from Colorado showed enhanced performance under simulated alpine conditions. On the basis of phenology, the six populations can be clearly grouped into arctic, high latitude alpine and alpine populations: arctic plants were found to develop and flower earliest; alpine plants latest. Because these results were obtained using seeds harvested from plants first grown through a complete generation in growth chambers, they indicate strong genetic differentiation. We discuss possible adaptive explanations for observed differences among the six geographically divergent populations.
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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 | 0,002 |
| 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 ».