Photoperiod and temperature as dominant environmental drivers triggering secondary growth resumption in Northern Hemisphere conifers
Notice bibliographique
Résumé
emissions per year and plays a critical role in long-term sequestration of carbon on Earth. However, the exogenous factors driving wood formation onset and the underlying cellular mechanisms are still poorly understood and quantified, and this hampers an effective assessment of terrestrial forest productivity and carbon budget under global warming. Here, we used an extensive collection of unique datasets of weekly xylem tissue formation (wood formation) from 21 coniferous species across the Northern Hemisphere (latitudes 23 to 67°N) to present a quantitative demonstration that the onset of wood formation in Northern Hemisphere conifers is primarily driven by photoperiod and mean annual temperature (MAT), and only secondarily by spring forcing, winter chilling, and moisture availability. Photoperiod interacts with MAT and plays the dominant role in regulating the onset of secondary meristem growth, contrary to its as-yet-unquantified role in affecting the springtime phenology of primary meristems. The unique relationships between exogenous factors and wood formation could help to predict how forest ecosystems respond and adapt to climate warming and could provide a better understanding of the feedback occurring between vegetation and climate that is mediated by phenology. Our study quantifies the role of major environmental drivers for incorporation into state-of-the-art Earth system models (ESMs), thereby providing an improved assessment of long-term and high-resolution observations of biogeochemical cycles across terrestrial biomes.
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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 ».