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Enregistrement W2600729513

Comparaison de la phénologie de la formation du bois et des bourgeons entre des provenances d'épinettes noires

2016· article· fr· W2600729513 sur OpenAlexfundno aff
Magali Perrin

Notice bibliographique

RevueConstellation (Université du Québec à Chicoutimi) · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueHorticultural and Viticultural Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Resources Canada
Mots-clésForestryHumanitiesBiologyGeographyArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les espèces distribuées à grande échelle représentent de bons modèles d'adaptation (Leinonen et Hänninen 2002; Søgaard et al. 2007; Lu et Man 2011). En effet, l'environnement varie grandement en fonction de la taille de l'aire de répartition géographique ce qui peut amener à des adaptations spécifiques des individus. Ainsi, à l'intérieur d'une même espèce, les individus peuvent former des sous-groupes, représentant des populations génétiquement différenciées. De tels populations, adaptés à leur environnement spécifique, sont appelés écotypes. Ces écotypes sont à la fois issus des interactions entre les facteurs environnementaux et génétiques de même que des forces évolutives en présence (par exemple : la sélection naturelle). Ils sont par conséquence mieux adaptés (fitness optimale) aux conditions particulières d’un environnement (Eriksson 2005). L'adaptation locale est particulièrement importante pour les espèces de plantes pérennes, qui sont des organismes immobiles qui doivent donc « subir » leur environnement, sans possibilité de se déplacer. La phénologie, consiste à relever des événements périodiques (annuels très souvent) et récurrents (par exemple : la reproduction) qui varient en fonction des saisons et du climat. Ainsi la phénologie d’une plante, comme la feuillaison, reflète bien son adaptation à un environnement donné. Par exemple chez plusieurs espèces végétales, on observe au niveau intra-spécifique la présence de clines latitudinal ou altitudinal (Howe et al. 2003; Montesinos-Navarro et al. 2011). Chez les arbres, la phénologie s’intéresse beaucoup à la reprise d'activité photosynthétique au printemps et la fin de l'activité en automne, qui est balancée entre la croissance maximale et le risque minimum de gel (Chuine et Beaubien 2001). Jusqu’à présent on s’est surtout intéressé à la phénologie des bourgeons, qui implique le méristème primaire, responsable de la croissance en hauteur car il est facilement observable. Pour sa part la phénologie de la formation du bois, impliquant cette fois le méristème secondaire avec la croissance en largeur, a été très peu étudié. Pourtant chacune de ces composantes joue un rôle important dans la réponse des arbres aux variations climatiques (Delpierre et al. 2015). L'épinette noire est l'espèce la plus représentée dans la forêt boréale nord-américaine (Lessard et Boulfroy 2010). Des études ont déjà montré la différentiation en écotype de cette espèce, qui présente des traits de croissance et de phénologie spécifiques à sa provenance d’origine (Beaulieu et al. 2004). Ainsi des tests de comparaison de provenances ont montré des différences au niveau du débourrement au printemps (Morgenstern 1978; Beaulieu et al. 2004). Les tests de provenances consistent en des plantations d'arbres provenant de différentes origines et ce, dans un même lieu, afin de soumettre les individus aux mêmes conditions environnementales (Mátyás 1996). Cela permet de mieux comprendre le déterminisme génétique de traits en contrôlant les effets environnementaux. La composante génétique correspond en partie à l'adaptation locale des populations et à la variabilité génétique présente au sein de l’espèce (King et al. 2013). Ce mémoire, écrit sous forme d’article scientifique, a pour but de voir si les différences trouvées au niveau du débourrement peuvent aussi être observées au niveau du cambium (synchronisation des deux méristèmes) ainsi qu'à la fin de la saison de la croissance apicale, avec l'aoûtement. Nous posons donc l’hypothèse de travail suivante : les arbres des provenances prédéterminées comme hâtives et tardives (en terme de débourrement) seront hâtifs ou tardifs tout au long de la saison ce qui amènera a une même croissance annuelle. Seule la fenêtre de croissance sera déplacée au cours de la saison. Dans notre étude, les provenances ont été séparées en deux groupes, selon leur débourrement, et la phénologie des bourgeons et du cambium a été observée pendant 2 ans.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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