Contrasting acclimation abilities of two dominant boreal conifers to elevated CO<sub>2</sub> and temperature
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High latitude forests will experience large changes in temperature and CO2 concentrations this century. We evaluated the effects of future climate conditions on 2 dominant boreal tree species, Pinus sylvestris L. and Picea abies (L.) H. Karst, exposing seedlings to 3 seasons of ambient (430 ppm) or elevated CO2 (750 ppm) and ambient temperatures, a + 4 °C warming or a + 8 °C warming. Pinus sylvestris responded positively to warming: seedlings developed a larger canopy, maintained high net CO2 assimilation rates (Anet), and acclimated dark respiration (Rdark). In contrast, carbon fluxes in Picea abies were negatively impacted by warming: maximum rates of Anet decreased, electron transport was redirected to alternative electron acceptors, and thermal acclimation of Rdark was weak. Elevated CO2 tended to exacerbate these effects in warm‐grown Picea abies, and by the end of the experiment Picea abies from the +8 °C, high CO2 treatment produced fewer buds than they had 3 years earlier. Treatments had little effect on leaf and wood anatomy. Our results highlight that species within the same plant functional type may show opposite responses to warming and imply that Picea abies may be particularly vulnerable to warming due to low plasticity in photosynthetic and respiratory metabolism.
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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 ».