Differential temperature adaptation mechanisms in the High Arctic-adapted <i>Cerastium regelii</i> Ostenf. and the widespread <i>Stellaria longipes</i> Goldie
Notice bibliographique
Résumé
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 .
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».