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Enregistrement W3073590279 · doi:10.3390/f11090905

Disentangling the Effects of Genotype and Environment on Growth and Wood Features of Balfourodendron riedelianum Trees by Common Garden Experiments in Brazil

2020· article· en· W3073590279 sur OpenAlexaff
Jane Rodrigues da Silva, Sergio Rossi, Siddhartha Khare, Eduardo Luiz Longui, Carmen Regina Marcati

Notice bibliographique

RevueForests · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésIntraspecific competitionPrecipitationEvapotranspirationBiologyEnvironmental scienceAtmospheric sciencesPhysical geographyHorticultureEcologyGeographyGeologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intraspecific studies with populations replicated in different sites allow the effects of genotype and environment on wood features and plant growth to be distinguished. Based on climate change predictions, this distinction is important for establishing future patterns in the distribution of tree species. We quantified the effects of genotype and environment on wood features and growth of 30-year-old Balfourodendron riedelianum trees. We used three provenances planted in two common garden experiments with difference in precipitation and temperature. We applied linear models to estimate the variability in wood and growth features and transfer functions to evaluate the responses of these features to temperature, precipitation, and the standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI). Our results showed that genotype had an effect on vessels and rays, where narrower vessels with thinner walls and larger intervessel pits, and shorter, narrower and more numerous rays were observed in provenances from drier sites. We also observed the effect of the environment on wood features and growth. Trees growing in the wetter site were taller and larger, and they had wider vessels with thicker walls and lower ray density. Transfer functions indicated that an increase in temperature results in larger vessels with thicker walls, taller and denser rays, shorter and narrower fibers with thinner walls, and lower wood density. From a functional perspective, these features make trees growing in warmer environments more prone to drought-induced embolisms and more vulnerable to mechanical damage and pathogen attacks. Tree growth varied with precipitation and SPEI, being negatively affected in the drier site. Overall, we demonstrated that both genotype and environment affect wood features, while tree growth is mainly influenced by the environment. Plastic responses in hydraulic characteristics could represent important functional traits to mitigate the consequences of ongoing climate change on the growth and survival of the species within its natural range.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,232

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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,192 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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