Phenotypic Variation of Oak Species ( <i>Quercus</i> spp.) Reveals Adaptive Strategies Across Natural and Semi‐Artificial Oak Stands
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This study investigated leaf phenotypic variation in oak species to better understand how different groups of oaks adapt to diverse environmental conditions. We examined the leaf phenotypic traits of six oak populations in two mixed forests with differing species compositions: Zijin Mountain in Jiangsu Province, composed of Quercus acutissima , Q. variabilis , and Q. fabri ; and Youhua Village in Anhui Province, consisting of Q. acutissima , Q. chenii , and Q. fabri . The results indicated that species in the Cerris group ( Q. acutissima , Q. chenii , and Q. variabilis ) exhibited stable leaf morphology and higher fluctuating asymmetry (FA), suggesting adaptation to stable environments. In contrast, Q. fabri from the Quercus group showed higher phenotypic plasticity and lower FA, indicating a strategy for adapting to dynamic environments. The study also explored the relationship between FA and phenotypic plasticity, revealing that while both traits are influenced by environmental stress, phenotypic plasticity allowed for more flexible responses to environmental change. Additionally, our research highlighted the role of hybridization and genetic coadaptation in influencing developmental stability, with higher hybridization rates in Q. fabri leading to greater morphological variability. These findings underscore the importance of environmental factors, genetic variation, and hybridization in shaping the adaptive strategies and phenotypic traits of oak species, providing valuable insights into the complexities of adaptation and species identification.
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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) | 0,000 | 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 ».