Experimental designs for testing the interactive effects of temperature and light in ecology: The problem of periodicity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Temperature and light cues interact to control many biological processes. Experiments give researchers the ability to manipulate these environmental cues independently and can be designed to robustly quantify their individual and interactive effects on any particular biological activity. Such experiments have produced important insights into the environmental controls on numerous biological processes in both plant and animal taxa across terrestrial and aquatic environments. Testing the interactive effects of multiple environmental cues, however, requires experimental treatments to be fully independent; any unmeasured experimental covariation among treatments can result in incorrect conclusions. Using a database of controlled environment experiments on the spring phenology of woody plants as a case study, we highlight how a common experimental set‐up, designed to parse the interactive effects of temperature and photoperiod on time to budburst, introduces a latent experimental covariation of these treatments by coupling photo‐ and thermoperiodicity. Using data simulations, algebraic corrections and a comparative analysis of published experiments, we demonstrate how this unmeasured experimental covariation biases statistical inference regarding the relative contribution of light and temperature cues to phenological variation. We identify this experimental covariation in more than 40% of published phenology studies that manipulate photoperiod. Our analyses demonstrate that the coupling of thermo‐ and photoperiodicity results in the overestimation of the effect of photoperiod, the underestimation of forcing effects, and misleading conclusions about their interactions on phenology. This may, in part, explain why the significance of photoperiod cues for spring phenology is currently debated in the literature. Accurate forecasting of how varying environmental conditions will impact the dynamics of biological events requires accurately quantifying cue responses. To this end, we present several options for statistical corrections and alternative experimental designs that can provide more robust estimates of the relative effects of temperature and photoperiod on phenology and many other biological processes controlled by temperature and light. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.
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) | 0,001 | 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 ».