Seasonal thaw and landscape position determine foliar functional traits and whole‐plant water use in tall shrubs on the low arctic tundra
Notice bibliographique
Résumé
Climate warming is driving tundra shrub expansion with implications for ecosystem function and regional climate. Understanding associations between shrub ecophysiological function, distribution and environment is necessary for predicting consequences of expansion. We evaluated the role of topographic gradients on upland shrub productivity to understand potential constraints on shrub expansion. At a low arctic tundra site near Inuvik, Northwest Territories, Canada, we measured sap flow, stem water potential and productivity-related functional traits in green alder, and environmental predictors (water and nutrient availability and seasonal thaw depth) across a toposequence in alder patches. Seasonal thaw reduced stem sap flow whereas topographic position predicted stem water potential and productivity-related functional traits. Upslope shrubs were more water-limited than those downslope. Shrubs in drainage channels had traits associated with greater productivity than those on the tops of slopes. The effect of thaw depth on sap flow has implications for seasonal water-use patterns and warming impacts on tundra ecohydrology. Topographic variation in functional traits corresponds with observed spatial patterns of tundra shrub expansion along floodplains and concave hillslopes rather than in upland areas. Green alder is expanding rapidly across the low arctic tundra in northwestern North America; thus, anticipating the implications of its expansion is essential for predicting tundra function.
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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 ».