Leaf-level physiology in four subalpine plants in tephra-impacted forests during drought
Notice bibliographique
Résumé
Ecological impacts of climate change in the Pacific Northwest may hinge on acclimation to drier summers, highlighting the importance of plant physiological studies in forests. Evaluating dominant forest plant species under old-growth and managed forest conditions is similarly important as timber harvest might change microclimates and alter drought effects on plants. We examined water potential and gas exchange rates of four dominant plant species in understories of subalpine forests of the Pacific Northwest region of the United States during 2015 — a year with drought conditions representative of future climate projections. We examined two conifer species (Abies amabilis Douglas ex J. Forbes and Tsuga heterophylla (Raf.) Sarg.) and two huckleberry species (Vaccinium membranaceum Douglas ex Torr. and Vaccinium ovalifolium Sm.) in old-growth and formerly clear-cut forests at two elevations. Contrary to expectations, we found no evidence of hydraulic stress, and there were no significant differences between old-growth and clear-cut stands, consistent with an edaphic buffering effect in this volcanic landscape. Variation in stem elongation rates among years also indicated the lack of a strong drought response in 2015. Water potential, photosynthesis, and stomatal conductance varied among species and among elevations. In combination, our results help constrain expected physiological activity of understory species in subalpine forests and emphasize the importance of the edaphic context (e.g., tephra deposits) in framing expectations for the responses to drought.
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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 | 0,001 | 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 ».