Environmental and developmental factors driving xylem anatomy and micro‐density in black spruce
Notice bibliographique
Résumé
Wood density is the product of carbon allocation for structural growth and reflects the trade-off between mechanical support and water conductivity. We tested a conceptual framework based on the assumption that micro-density depends on direct and indirect relationships with endogenous and exogenous factors. The dynamics of wood formation, including timings and rates of cell division, cell enlargement, and secondary wall deposition, were assessed from microcores collected weekly between 2002 and 2016 from five black spruce stands located along a latitudinal gradient in Quebec, Canada. Cell anatomy and micro-density were recorded by anatomical analyses and X-ray measurements. Our structural equation model explained 80% of micro-density variation within the tree-ring with direct effects of wall thickness (σ = 0.61), cell diameter (σ = -0.51), and photoperiod (σ = -0.26). Wood formation dynamics had an indirect effect on micro-density. Micro-density increased under longer periods of cell-wall deposition and shorter durations of enlargement. Our results fill a critical gap in understanding the relationships underlying micro-density variation in conifers. We demonstrated that short-term responses to environmental variations could be overridden by plastic responses that modulate cell differentiation. Our results point to wood formation dynamics as a reliable predictor of carbon allocation in trees.
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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 ».