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Enregistrement W4417447567 · doi:10.64898/2025.12.15.694302

Intraspecific variability rivals interspecific differences in root traits of temperate tree seedlings

2025· article· en· W4417447567 sur OpenAlexafffund
Morgane Dendoncker, Audrey Maheu, Monique Weemstra, Olivier Villemaire‐Côté, Léa Darquié, Guillaume Lobet, Nelson Thiffault, Anne Ola, Alison D. Munson, Gabriel Asselin, Christian Messier, Isabelle Aubin

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSeedling growth and survival studies
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueNatural Resources CanadaUniversité du Québec à MontréalUniversité LavalUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésIntraspecific competitionInterspecific competitionAbiotic componentTemperate climateSeedlingTraitShoot

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Global change and associated disturbances are increasing the risk of regeneration failure for tree species in temperate forests. Seedlings are particularly vulnerable to water stress due to their shallow root systems, making belowground plasticity a potentially key component of species adaptive capacity. Quantifying root trait variability and its drivers can improve our understanding of regeneration success under increasingly warm and dry conditions. We quantified between species variation (BTV) and intraspecific variation (ITV) in seven root traits linked to water uptake—root-to-shoot ratio, maximum rooting depth, proportion of absorptive roots, specific root length, root tissue density, average absorptive root diameter, and root branching density—for seedlings of seven common, co-occurring tree species in forests of northeastern North America. We sampled seedlings under contrasting climate and light conditions, and assessed the influence of abiotic (climate, light conditions, soil properties) and biotic drivers (neighboring vegetation) as well as seedling characteristics (species identity, age, spermatophyte type) on root ITV at local and regional scales. Species differed significantly for some traits but differed even more strongly in multivariate trait syndromes, suggesting distinct belowground strategies. ITV was substantial but trait-dependent, with maximum rooting depth and root to shoot ratio being the most variable (coefficient of variation > 45%) and branching density the least variable. BTV was the primary driver of overall trait variation for three traits, explaining more than 60% of variation, whereas within-plot ITV accounted for more than 50% of variation in the remaining four traits. Local drivers did not outweigh regional factors, and the overall explanatory power of measured drivers was limited, suggesting that fine-scale heterogeneity, not captured in our study, may strongly influence root ITV. High ITV in most traits suggests substantial plasticity in roots, which may contribute to the adaptive capacity of seedlings facing climate change. Integrating this plasticity into mechanistic models is critical for predicting regeneration dynamics or root-mediated ecosystem processes. We propose a set of guidelines for integrating root traits into comparative studies and models based on trait measurability and extent of ITV. We further highlight the need to account for the scale- and gradient-intensity dependence of ITV-environment relationships.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,190 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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