Natural root grafting in <i>Picea mariana</i> to cope with spruce budworm outbreaks
Notice bibliographique
Résumé
Spruce budworm (Choristoneura fumiferana Clem.) outbreaks cause extensive mortality and growth reductions throughout boreal forests in eastern North America. As tree vulnerability to defoliation remains partially unexplained by tree and stand attributes, we hypothesized that root grafting might attenuate the negative impact of severe defoliation in tree growth. Two experimental sites in the Abitibi-Témiscamingue region dominated by black spruce (Picea mariana Mill.) were harvested and hydraulically excavated to study tree growth in 36 trees in relation to root grafting and the last spruce budworm outbreak using dendroecological methods. Root grafts reduced the negative effects of defoliation by maintaining stable growth in connected trees during epidemic periods. Among dominant trees, growth releases immediately after the outbreak were uniquely observed in grafted trees. Among suppressed trees, grafted trees tended to grow more than non-grafted trees when defoliation severity was the highest. Carbohydrate transfers through root grafts and enhanced efficiency to acquire resources may explain the better performance of grafted trees under scenarios of limited carbon supply. This study reinforces the growing body of literature that suggests root grafting as a cooperative strategy to withstand severe disturbances and highlights the key role of root grafting in stand dynamics to cope with periodic outbreaks.
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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) | 0,000 | 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 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 ».