Reassessing adaptational lag in <i>Eriophorum vaginatum</i>: short-term responses to reciprocal transplant and passive warming experiments in northern Alaska
Notice bibliographique
Résumé
Previous Eriophorum vaginatum L. studies have detected adaptational lag in response to climate change. We revisited this concept through a short-term reciprocal transplant experiment combined with warming via open-top chambers (OTCs). We asked: (1) if population growth rates of different ecotypes responded differently to reciprocal transplant, (2) if home-site advantage existed, and (3) if an interaction of ecotype, transplant garden, and OTC treatment existed. We established three transplant gardens, two north of the Brooks Range (Toolik and Sagwon) and one south (Coldfoot); OTCs were deployed in northern gardens. We censused tillers in 2016 and 2017. Lefkovitch matrices were jackknifed using Yellow Taxi Analysis to quantify each tiller's contribution to population growth rate, which were incorporated into nested ANOVAs. Of tussocks grown in ambient temperature, mean tiller population growth from different source ecotypes did not respond differently to transplant. Home site advantage was not observed among tillers not exposed to warming via OTC, which may indicate adaptational lag is occurring. Mean population growth rate of OTC-exposed tillers was higher at Toolik than Sagwon. This study's short duration likely limited our ability to detect differences in tiller population growth as a function of garden or ecotype, emphasizing the need for long-term monitoring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».