A comparison of five methods to assess embolism resistance in trees
Notice bibliographique
Résumé
Vulnerability to drought-induced embolism is a key trait that shapes drought resistance and that could be increasingly used to design climate-smart forest management guidelines and to anticipate the outcome of climate change on populations dynamics and ecosystems functioning. A panel of methods is currently available to measure embolism resistance. This makes crucial a proper identification of which methods are the most accurate for determining this trait. However, the measurement of embolism resistance is sensitive to numerous artifacts that may lead to large errors for a given species. In addition, not all methods are easily accessible because of the cost of some large equipment and/or certain lab facilities. The emergence of the easy and low cost Pneumatic method allows to perform vulnerability curves at high throughput. However, only few studies have evaluated the reliability of this method compared to others. In this study, we proposed a comparison of five methods that allowed to assess embolism resistance in eleven tree species with contrasting xylem anatomy and vessels length (six short vessel angiosperms, two tracheid bearing conifers and three long-vessel angiosperms), covering a large part of the range of embolism resistance observed in trees. Consistent results were obtained among all the methods for short-vessel angiosperm species. In tracheid-bearing conifers, the Pneumatic method overestimated vulnerability to embolism. In long-vessel species, the Pneumatic method led to inconsistent results with accurate vulnerability to cavitation curves (VCs) for one species but led to r-shaped VCs with a underestimation of incipient embolism for the two other ones. The comparison of VC parameters with turgor loss point is proposed as an indicator of the validity of the VCs. The conditions of validity, the advantages and pitfalls of the five methods are discussed. Our results warned against the widespread usages of some methods before rigorous validation tests have been performed.
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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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».