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Enregistrement W4393370460

Growth variations and adaptation capacity of fragmented marginal tree populations in boreo-mountain zones, in response to climate change

2015· preprint· en· W4393370460 sur OpenAlexaboutno aff
Johann Housset

Notice bibliographique

Revuetheses.fr (ABES) · 2015
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTree-ring climate responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeAdaptation (eye)Tree (set theory)GeographyEcologyForestryPhysical geographyBiologyMathematicsNeuroscience
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette thèse a pour objectif de déterminer le devenir des populations marginales d’arbres boréo-montagnards dans le contexte des changements climatiques. La réponse dendroclimatique et la structure génétique des espèces sont analysées conjointement sur des gradients incluant les zones de distributions continues et marginales. Les deux modèles biologiques choisis sont le thuya occidental en limite nordique (forêt boréale canadienne) et le pin cembro en limite occidentale (Alpes). Les hypothèses suivantes ont été testées : le réchauffement climatique au cours du XXe siècle a entrainé une augmentation de croissance ; la variabilité de croissance est reliée à la structure génétique aux niveaux intra- et inter-populationnels. Une baisse de croissance du thuya a été observée après 1980 en zone marginale, qui serait liée à une limitation par la sécheresse. Pour les deux espèces, les relations climat-croissance étaient essentiellement modulées par le volume des précipitations, mais également par des variables édaphiques et par la taille des arbres. L’existence d’un lien significatif entre la structure génétique et certaines variables climatiques laisse néanmoins espérer un potentiel d'adaptation génétique, dont l’ampleur dépendra de la diversité génétique disponible pour la sélection naturelle. Par ailleurs, le synchronisme de croissance entre les arbres était à la fois influencé par la diversité génétique intra-populationnelle et par le volume des précipitations. En conclusion, il apparaît très difficile de distinguer les effets du climat et de la génétique sur la croissance des arbres étudiés.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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