Mutually inclusive mechanisms of drought‐induced tree mortality
Notice bibliographique
Résumé
Unprecedented tree dieback across Central Europe caused by recent global change-type drought events highlights the need for a better mechanistic understanding of drought-induced tree mortality. Although numerous physiological risk factors have been identified, the importance of two principal mechanisms, hydraulic failure and carbon starvation, is still debated. It further remains largely unresolved how the local neighborhood composition affects individual mortality risk. We studied 9435 young trees of 12 temperate species planted in a diversity experiment in 2013 to assess how hydraulic traits, carbon dynamics, pest infestation, tree height and neighborhood competition influence individual mortality risk. Following the most extreme global change-type drought since record in 2018, one third of these trees died. Across species, hydraulic safety margins (HSMs) were negatively and a shift towards a higher sugar fraction in the non-structural carbohydrate (NSC) pool positively associated with mortality risk. Moreover, trees infested by bark beetles had a higher mortality risk, and taller trees a lower mortality risk. Most neighborhood interactions were beneficial, although neighborhood effects were highly species-specific. Species that suffered more from drought, especially Larix spp. and Betula spp., tended to increase the survival probability of their neighbors and vice versa. While severe tissue dehydration marks the final stage of drought-induced tree mortality, we show that hydraulic failure is interrelated with a series of other, mutually inclusive processes. These include shifts in NSC pools driven by osmotic adjustment and/or starch depletion as well as pest infestation and are modulated by the size and species identity of a tree and its neighbors. A more holistic view that accounts for multiple causes of drought-induced tree mortality is required to improve predictions of trends in global forest dynamics and to identify mutually beneficial species combinations.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».