Simulation of Episodic Winter Warming on Dehardening of Boreal Forest Seedlings in Northern Forest Nurseries
Notice bibliographique
Résumé
In recent decades, forest nurseries in eastern Canada have been faced with periods of mild winter weather, delayed snowfall, and low seedling protective snow cover combined with winter rains instead of snowfall. These extreme conditions have resulted in the loss of millions of seedlings, in particular those that overwinter outdoors, probably due to their winter dehardening. The main objective of this study is to simulate different periods of warm weather at the beginning and end of winter and evaluate their effects on the dehardening and growth of Picea mariana and Picea glauca seedlings in response to different freezing temperatures. Three warming treatments were simulated (control, 1 day, and 3 days of warming at 10 °C) followed by three freezing temperatures (−4, −12, and −20 °C). In winter, regardless of the warming treatment, the seedlings of the two species tolerated the different freezing temperatures without any apparent damage. However, at the end of winter and in the absence of snow cover, the seedlings did not show frost tolerance at −20 °C. On the other hand, the seedlings showed normal growth after undergoing frosts at −4 °C and −12 °C, similar to that observed for control seedlings. Different cultural practices and protection strategies are proposed to improve frost tolerance and reduce the winter loss of seedlings.
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 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 ».