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Enregistrement W4401248306 · doi:10.1186/s13595-024-01246-7

The rates of starch depletion and hydraulic failure both play a role in drought-induced seedling mortality

2024· article· en· W4401248306 sur OpenAlexaff
Santiago Trueba, Noelia González Muñoz, Régis Burlett, Laurent J. Lamarque, Yves Gibon, Teresa E. Gimeno, Aurore Kaisermann, Camille Bénard, Cédric Lemaire, José Manuel Torres Ruiz, Lisa Wingate, Sylvain Delzon

Notice bibliographique

RevueAnnals of Forest Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Water Relations and Carbon Dynamics
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésSeedlingStarchXylemHorticultureBiologyContext (archaeology)SugarHydraulic conductivityDrought toleranceBotanyAgronomyEcologySoil waterFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Key message The elapsed times to deplete starch concentrations and to reach a null hydraulic safety margin were related to tree seedling mortality under experimental drought. Starch concentration showed an accelerated decline across all species during the early stages of dehydration, while the concentrations of soluble sugars and total nonstructural carbohydrates remained stable. Concomitant carbohydrate depletion and hydraulic failure drive seedling mortality under drought. Context Current upsurges of drought events are provoking impacts on tree physiology, resulting in forest mortality. Hydraulic dysfunction and nonstructural carbohydrate (NSC) depletion have been posited as the main mechanisms leading to plant mortality under drought. Aims This study explores the dynamics of the two mortality-inducing processes during drought stress using an experimental approach with 12 evergreen tree species. Methods Seedlings were subjected to drought until 100% mortality was observed. Midday (ΨMD) and predawn (ΨPD) water potentials, xylem pressure leading to a 50% loss of hydraulic conductivity (Ψ50), along with NSC concentrations in different organs (leaves, stems, and roots) were measured regularly during drought. Results Total NSC concentrations and soluble sugar pools did not decline during drought. However, starch pools showed strong reductions early during drought stress as ΨPD decreased, and the time leading to starch depletion emerged as a strong mortality predictor. Ψ50 alone did not provide an accurate estimate of mortality, while the elapsed time to reach a null hydraulic safety margin (ΨMD—Ψ50 = 0) was related to seedling mortality. Conclusion Adopting a dynamic approach by estimating the times to consume both starch reserves and hydraulic safety margins is highly relevant to improve predictions of tree mortality under the current context of increasing global drought.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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