Empirical test of increasing genetic variation via inter‐population crossing for native plant restoration in variable environments
Notice bibliographique
Résumé
Restoring native plant populations is an essential component of conserving biodiversity, ecological function, and ecosystem services. Restoration using local, ecotypic source materials is largely acknowledged as best practice; however, local populations are not always available or adapted to current or future site conditions. A major challenge in restoration comes from increasingly variable and unpredictable environmental conditions that impose selective pressures and threaten restoration success. Understanding how to conserve and restore populations under changing environments requires attention to within‐species genetic diversity, which can exert a number of population‐level effects. However, given that these effects can be positive and negative, it remains unclear how increasing genetic diversity via mixing distinct populations may ultimately affect restoration in variable environments. To empirically investigate these effects, we established lineages of a native forb, Helianthus petiolaris (prairie sunflower), with higher and lower individual‐ and population‐level genetic diversity by crossing plants using seed from four distinct locations. We planted and tracked a total of 3,200 individual seeds across all lineages in replicated plots in two common gardens representing a range of environmental conditions, and measured fitness components throughout the growing season. We found that populations with increased genetic diversity had intermediate emergence and reproduction, improved survival in the poorest quality plots, and were moderately buffered against environmental variability. Overall, higher diversity led to high or intermediate and stable performance across environments. Our findings support a strategy of increasing genetic diversity when restoring populations, in particular when a lack of information hampers selection of an optimal source population.
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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 ».