Chilling and Forcing From Cut Twigs—How to Simplify Phenological Experiments for Citizen Science
Notice bibliographique
Résumé
Low-cost phenological experiments with cut twigs are increasingly used to study bud development in response to spring warming and photoperiod. However, a broader variety of species needs to be tackled and in particular the influence of insufficient winter chilling deserves more attention. Therefore, we investigated if and how chilling requirements can be efficiently investigated by cut twigs and how this low-tech approach could be successfully implemented as a citizen science or school project. We conducted an experiment on bud burst and leaf development of Corylus avellana L. twigs, with natural chilling outdoors on a shrub (S) and another chilling treatment as cut twigs in containers (C), and subsequent forcing indoors. Subsampling of the number of cutting dates and number of twigs was used to infer minimum required sample sizes. Apart from insufficiently chilled twigs, ~80% of the twigs (both S and C) reached leaf out. For multiple definitions of chilling and forcing, a negative exponential relationship was revealed between chilling and amount of forcing needed to reach certain developmental stages. At least 5 out of 15 cutting dates or alternatively half of the 10 twig repetitions, but especially those mirroring low chilling conditions, were needed to describe the chilling-forcing relationship with some degree of robustness. In addition, for cutting dates with long chilling, i.e. from January onwards, freshly cut twigs (S) required significantly more forcing to reach bud burst than twigs from containers (C), although the effect was small. In general, chilling conditions of mature shrubs were well captured by cut twigs, therefore opening the possibility of chilling through refrigeration. We conclude that experimental protocols as outlined here are feasible for citizen scientists, school projects, and science education, and would have the potential to advance the research field if carried out on a large scale. We provide an easy-to-use Shiny simulation app to enable citizen scientists to build up a bud development model based on their own experimental data and then simulate future phenological development with winter and / or spring warming. This may encourage them to further study other aspects of climate change and the impacts of climate change.
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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 | 0,016 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,005 |
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 ».