Life span and biomass allocation of stunted black spruce clones in the subarctic environment
Notice bibliographique
Résumé
Summary 1 Slow growth, maintenance of a high leaf : wood ratio and adoption of a clonal growth habit, more than size per se , may increase the life span in trees species. The longevity of black spruce ( Picea mariana (Mill.) BSP.) is increased from 200 to 300 years, when it grows as a clonal shrub. 2 We measured the surface area and above‐ and below‐ground biomass of 25 postfire, stunted black spruce clones identified from RAPDs markers. The maximum age of each clone was deduced from tree‐ring dating or by radiocarbon dating of charcoal fragments. The oldest clone was > 1800 years of age. The total surface area of the clones increased with age, ranging from 2.8 to 691.3 m 2 . The ratio of living aerial parts to the total surface area decreased from 100% to < 50% with postfire stand age, reflecting fragmentation of clones into many autonomous or potentially autonomous rooted branches (layers). The number of layers increased with age from 12 layers in a 100‐year‐old individual to more than 80 in a 1800‐year‐old clone. 3 Biomass allocation and fragmentation can explain the maintenance of a relatively stable leaf : wood ratio of approximately 10% through time in stunted black spruce clones. The fragmentation of layers is the main mechanism ensuring the great longevity of prostrate clones in exposed sites. In the absence of perturbation, stunted black spruce clones may perpetuate for centuries or even millennia.
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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 ».