Taller and larger: shifts in Arctic tundra leaf traits after 16 years of experimental warming
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding plant trait responses to elevated temperatures in the Arctic is critical in light of recent and continuing climate change, especially because these traits act as key mechanisms in climate‐vegetation feedbacks. Since 1992, we have artificially warmed three plant communities at Alexandra Fiord, Nunavut, Canada (79°N). In each of the communities, we used open‐top chambers (OTCs) to passively warm vegetation by 1–2 °C. In the summer of 2008, we investigated the intraspecific trait responses of five key species to 16 years of continuous warming. We examined eight traits that quantify different aspects of plant performance: leaf size, specific leaf area (SLA), leaf dry matter content (LDMC), plant height, leaf carbon concentration, leaf nitrogen concentration, leaf carbon isotope discrimination (LCID), and leaf δ 15 N. Long‐term artificial warming affected five traits, including at least one trait in every species studied. The evergreen shrub Cassiope tetragona responded most frequently (increased leaf size and plant height/decreased SLA, leaf carbon concentration, and LCID), followed by the deciduous shrub Salix arctica (increased leaf size and plant height/decreased SLA) and the evergreen shrub Dryas integrifolia (increased leaf size and plant height/decreased LCID), the forb Oxyria digyna (increased leaf size and plant height), and the sedge Eriophorum angustifolium spp. triste (decreased leaf carbon concentration). Warming did not affect δ 15 N, leaf nitrogen concentration, or LDMC. Overall, growth traits were more sensitive to warming than leaf chemistry traits. Notably, we found that responses to warming were sustained, even after many years of treatment. Our work suggests that tundra plants in the High Arctic will show a multifaceted response to warming, often including taller shoots with larger leaves.
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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) | 0,003 | 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 ».