Specimen‐tailored ‘lived’ climate reveals precipitation onset and amount best predict specimen phenology, but only weakly predict estimated reproduction across a clade
Notice bibliographique
Résumé
Herbarium specimens are widely distributed in space and time, thereby capturing diverse conditions. We reconstructed specimen 'lived' climate from knowledge of germination cues and collection dates for 14 annual species in the Streptanthus (s.l.) clade (Brassicaceae) to ask: which climate attributes best explain specimen phenological stage and estimated reproduction? Are climate effects on phenology and reproduction evolutionarily conserved? We used climate data geolocated to collection sites to reconstruct the climate experienced by specimens and to ask which aspects of climate best explain specimen reproductive traits. We mapped slopes of climate relationships with these traits on the phylogeny to explore evolutionary constraint and models of evolution. Precipitation amount and onset, more than temperature, best predicted specimen phenology, but weakly predicted reproduction. Earlier rainfall was associated with more phenological advancement, a relationship that showed phylogenetic signal. Few climate predictors explained specimen reproduction. Phenological compensation, interactions with other species, or challenges in estimating total reproduction from specimens may reduce the signal between climate and reproduction. We highlight the value of specimen-tailored growing season estimates for reconstructing climate, incorporating evolutionary relationships in assessing responses to climate. We propose supplemental collection protocols to increase the utility of specimens for understanding climate impacts.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».