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Enregistrement W2975326991 · doi:10.1002/ecs2.2869

Decline in the strength of genetic controls on aspen environmental responses from seasonal to century‐long phenomena

2019· article· en· W2975326991 sur OpenAlexafffundabout
Igor Drobyshev, Sandrine Picq, Elias Ganivet, Francine Tremblay, Yves Bergeron

Notice bibliographique

RevueEcosphere · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhenologyBiologyClimate changeEcologyGenetic variabilityclone (Java method)Growing degree-dayGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,998

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)0,0160,003

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,201 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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