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Enregistrement W6911286079 · doi:10.5061/dryad.sv90027

Data from: Interannual variation in season length is linked to strong co-gradient plasticity of phenology in a montane annual plant

2019· dataset· en· W6911286079 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDRYAD · 2019
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhenologyGrowing seasonPhenotypic plasticityMontane ecologyTraitGenetic variabilityClimate changeGrowing degree-day

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Species are commonly distributed along latitudinal and elevational gradients of growing season length to which they might respond via phenotypic plasticity and / or adaptive genetic differentiation. However, the relative contribution of these processes and whether plasticity, if it occurs, facilitates expansion along season length gradients remains unclear but are important for predicting species fates during anthropogenic change. We quantified phenological trait variation in the montane annual Rhinanthus minor for three generations at 12 sites across 900 m of elevation in the Canadian Rocky Mountains and conducted a reciprocal transplant experiment for two generations among nine sites. We compared clines and interannual variation of phenological traits between natural and transplanted individuals. Season length declined by ~ 37% along our elevational gradient and, as expected, plants emerged, reached first flower and made their first seed in ~ 41% fewer growing degree days under shorter growing seasons. Although reciprocal transplants revealed modest genetic differentiation across elevation, trait clines were primarily due to striking co-gradient plasticity that paralleled genetic differentiation. Co-gradient plasticity likely evolved in response to considerable interannual variation in season length across our elevational transect, and should prepare R. minor to make adaptive changes to phenology in response to ongoing climate change predicted for montane environments.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,004

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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