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Enregistrement W4408517422 · doi:10.1101/2025.03.15.643465

Differential temperature adaptation mechanisms in the High Arctic-adapted <i>Cerastium regelii</i> Ostenf. and the widespread <i>Stellaria longipes</i> Goldie

2025· preprint· en· W4408517422 sur OpenAlexaffabout
S. Lane, Lauren A. E. Erland

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLichen and fungal ecology
Établissements canadiensUniversity of the Fraser Valley
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdaptation (eye)BiologyEcologyArcticGeographyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Climate change impacts arctic latitudes more acutely than other latitudes, resulting in arctic shrubification. How individual species in these climes respond to warming temperature is poorly understood. Understanding species resiliency to climate change will help us conserve plant species at risk. We performed a survey of plants in a permafrost anomaly in Resolute (Qausuittuq), Nunavut, Canada. Two identified species, Stellaria longipes Goldie and Cerastium regelii Ostenf., were investigated through modelled niche suitability under future climate scenarios, phenological analysis, and in vitro warming experiments to investigate growth and phytochemical profiles. 10 species including Stellaria longipes and Cerastium regelii were identified in the anomaly. Predicted niche suitability increased under SSP126 for C. regelii , with compressed and later flowering period since 1850 . In vitro, S. longipes maximized growth at 24 °C with greater abundance of cytokinins than C. regelii , which increased growth at 28 °C. Stellaria longipes is self-limiting at higher temperatures, and is less temperature-dependent for its success, while C. regelii is more affected by warming temperatures, showing increases in growth and predicted niche suitability. Our work increases understanding of plant resiliency and vulnerability in Canada’s High Arctic, and sheds light on the biology of an understudied arctic specialist in C. regelii .

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 enseignants0,268
Score d'incertitude au seuil0,534

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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