Effects of winter warming on cold hardiness and spring budbreak of four boreal conifers
Notice bibliographique
Résumé
Compared with the effects of spring frosts on opening buds or newly flushed tissues, winter freezing damage to conifers, owing to temperature fluctuations prior to budbreak, is rare and less known. In this study, changes in cold hardiness (measured based on electrolyte leakage and needle damage) and spring budbreak were assessed to examine the responses of four boreal conifer species — black spruce (Picea mariana (Mill.) B.S.P.), white spruce (Picea glauca) (Moench) Voss), jack pine (Pinus banksiana Lamb.), and lodgepole pine (Pinus contorta Dougl. ex. Loud.) — to different durations of experimental warming (16 °C day to –2 °C night with a 10 h photoperiod, except for night temperatures during November warming (+2 °C)). Seedlings showed increased responses to warming from November to March, while the capacity to regain the cold hardiness lost to warming decreased during the same period. This suggests an increasing vulnerability of conifers to temperature fluctuations and freezing damage with the progress of chilling and dormancy release from fall to spring. Both lodgepole pine and jack pine initiated spring growth earlier and had greater responses to experimental warming in bud phenology than black spruce and white spruce, suggesting a greater potential risk of frost/freezing damage to pine trees in the spring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».