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Enregistrement W3168059850 · doi:10.1111/1365-2435.13858

Winter belowground: Changing winters and the perennating organs of herbaceous plants

2021· article· en· W3168059850 sur OpenAlexaff
Frederick Curtis Lubbe, Jitka Klimešová, Hugh A. L. Henry

Notice bibliographique

RevueFunctional Ecology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHerbaceous plantOverwinteringPerennial plantBiologyFrost (temperature)SnowAgronomyGlobal warmingBiomass (ecology)EcologyHardiness (plants)Climate changeEnvironmental scienceCultivar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The physical avoidance of overwinter damage is important for determining the success of herbaceous perennial plants in climates with cold winters. Exposure to damaging frost can be affected by contemporary climatic change, which can include an increase in winter air temperatures, changes in precipitation and changes in the timing and severity of warm and cold events. In this review, we consider the specific adaptations of herbaceous plants to avoid harsh winter conditions via perennating organs, what is known about their responses to warming winters, and what future directions the research of overwintering in herbs should explore. Herbaceous plants have adapted to harsh winter conditions in part by investing carbohydrates into belowground organs of perennation instead of aboveground biomass. The location of renewal buds and stored carbohydrates belowground increases their protection against freezing temperatures, and they can be further protected via insulation from plant litter or snow cover. Climate change can affect overwintering organs by altering snow cover depth and duration, thus increasing or decreasing the exposure of plants to frost, and may initiate an earlier or a later onset of growth in the spring. Winter warming can increase productivity in some species, but directly or indirectly decrease it in others and may lead to a loss of specialized plants, for example, in snowbed communities. Plants with shallow structures and taproots may be particularly vulnerable to increased soil frost penetration resulting from reduced snow cover. Measures of organ biomass and storage carbohydrate content can be used to assess how winter conditions affect allocation, storage, and the potential for growth in the spring. When destructive measures cannot be taken, the use of trait measures, such as perennating organ type, or its traits, such as depth and size of bud bank, can add further strength to the assessment of responses across multiple species. To fully understand the effects of changing winter conditions on perennial herbaceous plants, researchers must better account for plant overwintering strategies, their drivers, costs, and benefits. A free Plain Language Summary can be found within the Supporting Information of this article.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,168 · 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.

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

Citations64
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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