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Enregistrement W2783413116 · doi:10.1002/ece3.3796

Adaptations of white spruce to climate: strong intraspecific differences in cold hardiness linked to survival

2018· article· en· W2783413116 sur OpenAlexafffund
Jaime Sebastian‐Azcona, Uwe G. Hacke, Andreas Hamann

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of AlbertaAlberta Agriculture and Forestry
Mots-clésHardiness (plants)Intraspecific competitionBiologyWhite (mutation)EcologyCold toleranceBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding local adaptation of tree populations to climate allows the development of assisted migration guidelines as a tool for forest managers to address climate change. Here, we study the relationship among climate, a wide range of physiological traits, and field performance of selected white spruce provenances originating from throughout the species range. Tree height, survival, cold hardiness, hydraulic, and wood anatomical traits were measured in a 32-year-old common garden trial, located in the center of the species range. Provenance performance included all combinations of high versus low survival and growth, with the most prevalent population differentiation for adaptive traits observed in cold hardiness. Cold hardiness showed a strong association with survival and was associated with cold winter temperatures at the site of seed origin. Tree height was mostly explained by the length of the growing season at the origin of the seed source. Although population differentiation was generally weak in wood anatomical and hydraulic traits, within-population variation was substantial in some traits, and a boundary analysis revealed that efficient water transport was associated with vulnerable xylem and low wood density, indicating that an optimal combination of high water transport efficiency and high cavitation resistance is not possible. Our results suggest that assisted migration prescriptions may be advantageous under warming climate, but pronounced trade-offs between survival and cold hardiness require a careful consideration of the distances of these transfers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,584

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, 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

Citations36
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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