Decline in the strength of genetic controls on aspen environmental responses from seasonal to century‐long phenomena
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding intra‐specific variation in climate sensitivity could improve the prediction of tree responses to climate change. We attempted to identify the degree of genetic control of tree phenology and growth of trembling aspen ( Populus tremuloides Mchx.) in a natural stand of this species in northwestern Quebec. We mapped and genotyped 556 aspen trees growing within the plot, using seven nuclear microsatellite loci for clone identification. We selected 13 clones ( n of trees per clone >5, in total 350 trees) and evaluated the explanatory power of clone identity in (a) variability of spring leaf phenology and (b) short‐ and long‐term growth responses. The clone's identity explained 43% of the variability in spring leaf phenology, between 18% and 20% of variability in response to monthly climate variables significantly affecting growth, between 8% and 26% of growth response to insect outbreaks, and 12% in the long‐term growth rates. Strong clonal control of aspen phenology and moderate control of growth responses to monthly weather do not result in an equally large impact on long‐term growth rates. The result suggests an important role of environmental extremes and within community interactions as factors averaging aspen growth performance at the stand level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,016 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».