Environmental contributions to the evolution of trait differences in <i>Geum triflorum</i> : Implications for restoration
Notice bibliographique
Résumé
PREMISE: How the environment influences the distribution of trait variation across a species' range has important implications for seed transfer during restoration. Evolution across environments could influence fitness when individuals are transferred into new environments. Here, we evaluate the role the environment has had on the distribution of genetic variance for traits important to adaptation. METHODS: In a common garden experiment, we quantified trait differentiation for populations of Geum triflorum sourced from three distinct ecoregions and evaluated the ability of climate to predict trait variation. Populations were sourced from the Manitoba and Great Lake alvar ecoregions that experience predictable extremes in seasonal water availability and the prairie ecoregion which exhibits unpredictable changes in water availability. RESULTS: Plants sourced from alvar ecoregions exhibited smaller but more stomata and greater intrinsic water-use efficiency relative to prairie plant populations, supporting the evolution of ecotypic differences. Estimates of standing genetic variance and heritable genetic variation for quantitative traits suggest alvar populations have greater adaptive potential. However, low evolvability suggests all populations likely have limited capacity to evolve in response to environmental change. CONCLUSIONS: These results highlight the importance of the environment in influencing the evolution and distribution of genetic differences across populations used as seed sources for restoration. Additionally, these data may inform recommendations for seed transfer across novel environments and our expectations of populations' adaptive potential.
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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 ».