Assessing the influence of climate on the growth of green ash trees from five Plant Hardiness Zones growing in a range-wide provenance test near the species’ northern range limit
Notice bibliographique
Résumé
Green ash is threatened with extirpation from emerald ash borer (EAB) attack. Because green ash has an extensive range, its restoration could require both breeding for EAB resistance and possible adaptation to a variety of environmental gradients. We assessed the growth and climate sensitivity of green ash from five Plant Hardiness Zones (PHZs) growing in a range-wide provenance test in Vermont. Although there tended to be greater growth among trees from the warmest PHZ (7), differences were rarely statistically distinguishable. For trees from all PHZs, growth was positively correlated with precipitation in the current year and negatively correlated with precipitation the year before (a possible legacy effect). Growth was negatively associated with temperature the year of ring formation but positively associated with temperatures the year before. Growth was often positively correlated with winter snow but was negatively associated with spring or fall snow for the warmest PHZs. Climate correlations for PHZ 3 were unusual in that (1) only positive correlations were detected, (2) no legacy effects were noted, and (3) despite being from the coldest region, no correlations with snow were found. Growth increased over time for the warmest PHZs during a period of simultaneous increases in temperature and precipitation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».