Weak local adaptation to drought in seedlings of a widespread conifer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is an urgent need for better understanding how populations of trees will respond to predictable changes in climate and the intensification of extreme weather events such as droughts. The distribution of adaptive traits in seedlings is a crucial component of population adaptive potential and its characterization is important for development of management approaches mitigating the effects of climate change on forests. In this study, we used a large-scale common garden drought experiment to characterize the variation in drought tolerance, growth, and plastic responses to extreme summer drought in seedlings of 73 natural provenances of the two main varieties of Douglas-fir ( Pseudotsuga menziesii var. menziesii and var. glauca ), sampled across most of their extensive natural ranges. We detected large differences between the two Douglas-fir varieties for all traits assessed, with var. glauca showing higher tolerance to drought but slower height growth and less plasticity than var. menziesii . Surprisingly, signals of local adaptation to drought within varieties were weak within var. glauca and nearly absent within var. menziesii . Temperature-related variables were identified as the main climatic drivers of clinal variation in drought tolerance and height growth species-wide, and in height growth within var. menziesii . Furthermore, our data indicate that higher plasticity under extreme droughts could be maladaptive in var. menziesii . Overall, our study suggests that genetic variation for drought tolerance in seedlings is maintained primarily within rather than among provenances within varieties and does not compromise growth at early stages of plant development. Given these results, assisted gene flow is unlikely to help facilitate adaptation to drought within Douglas-fir varieties, but selective breeding within provenances could accelerate adaptation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».