The effect of snow depth on overwinter survival in <i>Lobelia inflata</i>
Notice bibliographique
Résumé
The snowpack in high altitude and latitude regions provides thermal insulation during the cold season. Recent climate change has resulted in a decrease in both the duration and the reliability of this snowpack and may thus affect overwinter survival of biota. Here we use a manipulation approach to ask how snow depth affects ground surface temperatures and how this in turn affects survival of the overwintering rosette stage in the monocarpic plant Lobelia inflata . A shallow but consistent insulation layer (R‐value of 3) was sufficient to reduce temperature fluctuations and the accumulation of sub‐zero degree‐days substantially. For all treatments >R3 these measures were negligible. Survival results are consistent with a crucial role of thermal insulation to successful overwintering of Lobelia inflata rosettes: without a consistent snowpack survival was low (11%); with an insulation effect of R3 or greater survival increased dramatically (81%). The winter prior to the manipulation study was characterized by an anomalous absence of snow at the onset of cold temperatures. This resulted in substantially greater accumulation of sub‐zero degree‐days at the soil surface and almost 100% rosette mortality in the field. This study shows that inconsistent and reduced snowpack – a prediction of climate change – will have critical effects on plant survival because of increased temperature fluctuations and extreme temperatures experienced at the soil surface.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».