Plasticity and implications of water‐use traits in contrasting tropical tree species under climate change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Plants face a trade‐off between hydraulic safety and growth, leading to a range of water‐use strategies in different species. However, little is known about such strategies in tropical trees and whether different water‐use traits can acclimate to warming. We studied five water‐use traits in 20 tropical tree species grown at three different altitudes in Rwanda (RwandaTREE): stomatal conductance (gs), leaf minimum conductance (gmin), plant hydraulic conductance (Kplant), leaf osmotic potential (ψo) and net defoliation during drought. We also explored the links between these traits and growth and mortality data. Late successional (LS) species had low Kplant, gs and gmin and, thus, low water loss, while low ψo helped improve leaf water status during drought. Early successional (ES) species, on the contrary, used more water during both moist and dry conditions and exhibited pronounced drought defoliation. The ES strategy was associated with lower mortality and more pronounced growth enhancement at the warmer sites compared to LS species. While Kplant and gmin showed downward acclimation in warmer climates, ψo did not acclimate and gs measured at prevailing temperature did not change. Due to distinctly different water use strategies between successional groups, ES species may be better equipped for a warmer climate as long as defoliation can bridge drought periods.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».