Selection of white spruce families in the context of climate change: heat tolerance
Notice bibliographique
Résumé
To assess the responses and plasticity of white spruce seedlings (Picea glauca (Moench) Voss) to high temperatures, 12 open-pollinated families differing in growth performance were exposed to a 30-min heat treatment of 42, 44, 46, 48, or 50 degrees C with or without heat preconditioning at 38 degrees C for 5 h. Damage was evaluated based on chlorophyll fluorescence parameters after heat preconditioning, after the heat treatments and during a 7-day recovery period. Visible needle damage was also evaluated after the heat treatments and 14 days later. Chlorophyll fluorescence parameters indicated that seedlings subjected to a heat treatment of 42-43 degrees C lost the ability to phosphorylate and donate water to photosystem II (PSII). A heat treatment of 44-46 degrees C severely limited the ability of the seedlings to use NADPH and ATP in the Calvin cycle. Based on visible needle damage, families with superior height-growth performance were more sensitive to heat stress than families with intermediate or inferior height-growth performance. Moreover, families with superior height-growth performance had low photochemical efficiencies in the light (DeltaF/F(m)') after heat treatment. Heat preconditioning increased the thermotolerance of the seedlings. However, the data suggest that white spruce seedlings exhibiting fast-growing characteristics under present conditions may not grow as well at higher temperatures.
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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 ».