Quantifying the grapevine xylem embolism resistance spectrum to identify varieties and regions at risk in a future dry climate
Notice bibliographique
Résumé
Maintaining wine production under global warming partly relies on optimizing the choice of plant material for a given viticultural region and developing drought-resistant cultivars. However, progress in these directions is hampered by the lack of understanding of differences in drought resistance among Vitis genotypes. We investigated patterns of xylem embolism vulnerability within and among 30 Vitis species and sub-species (varieties) from different locations and climates, and assessed the risk of drought vulnerability in 329 viticultural regions worldwide. Within a variety, vulnerability to embolism decreased during summer. Among varieties, we have found wide variations in drought resistance of the vascular system in grapevines. This is particularly the case within Vitis vinifera, with varieties distributed across four clusters of embolism vulnerability. Ugni blanc and Chardonnay featured among the most vulnerable, while Pinot noir, Merlot and Cabernet Sauvignon ranked among the most resistant. Regions possibly at greater risk of being vulnerable to drought, such as Poitou-Charentes, France and Marlborough, New Zealand, do not necessarily have arid climates, but rather bear a significant proportion of vulnerable varieties. We demonstrate that grapevine varieties may not respond equally to warmer and drier conditions, and highlight that hydraulic traits are key to improve viticulture suitability under climate change.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».