Assessing plant phenological changes based on drivers of spring phenology
Notice bibliographique
Résumé
to quantify the overall effect of phenological constraints, including insufficient winter chilling, photoperiod, and environmental stresses, based on observed response and that expected from species-specific changes in spring temperatures, that is, changes in spring forcing (degree days) from warming and average temperature at budburst with the warmer climate. We applied this new analytical framework to a global dataset with 980 species and 1527 responses to synthesize observed changes in spring budburst (leafing or flowering) and investigate the mechanisms of differential phenological responses reported previously. We found longer phenological lags with experimental studies and native plants in flowering, likely due to a more stressful environment associated with warmer and drier climate. Smaller forcing changes were mainly responsible for the smaller responses in leafing and flowering in the boreal region (compared to the temperate region) and in grass leafing (compared to trees and shrubs). Higher budburst temperatures also contributed to the smaller responses in flowering for experimental studies and with herbs and grasses. The effects of altitude, latitude, mean annual temperature (MAT), and average spring temperature change were minor (all combined <2.5% variations), while those of photoperiod and long-term precipitation were not significant in influencing spring phenology. Our method helps to determine mechanisms responsible for changes in spring phenology and differences in plant phenological responses.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».