Notice bibliographique
Résumé
With global temperatures rising and extreme weather events happening on both ends of the weather spectrum it is important to collate the known information of seedling temperature thresholds. This is specifically looking at the temperature thresholds, either maximum or minimum, of Pinaceae seedlings with data mainly collected from the Pinus genus as well as some data from both Abies and Pincea seedlings. Used the search engine Google Scholar in order to find the relevant research papers. Specifically looked for and used papers that included exact temperatures of when photosystem II (PSII) was at T50 for both maximum and minimum temperatures. In the spreadsheet you will find the species name used in the paper and the accepted species name. Latitude and longitude is included for each data point with the altitude also noted for the papers that included it. The life stage of when the experiment was carried out on the plants was also noted, it would either be as a seedling or the seed. The thermal tolerance was noted and the tolerance measure was either the lower T50 (LT50), maximum T50 (MT50), or the maximum T95 (MT95). References were also included for each species named. Search terms: - Heat tolerance pinus seedlings - Maximum thermal tolerance thresholds in pinus - Heat tolerance picea seedling - Maximum thermal tolerance thresholds in picea - Heat tolerance abies seedlings - Maximum thermal tolerance thresholds in abies References: Bigras, F.J. (2000). Selection of white spruce families in the context of climate change: heat tolerance. Tree Physiology, 20(18), pp.1227–1234. doi:https://doi.org/10.1093/treephys/20.18.1227. Boydak, M. and Caliskan, S. (2016). Effects of heat shock on seed germination of Turkish red pine (Pinus brutia). Bosque (Valdivia), 37(2), pp.327–333. doi:https://doi.org/10.4067/s0717-92002016000200011. Chang, H., An, J., Roh, Y. and Son, Y. (2020). Experimental warming and drought treatments reduce physiological activities and increase mortality of Pinus koraiensis seedlings. Plant Ecology, 221(7), pp.515–527. doi:https://doi.org/10.1007/s11258-020-01030-3. Climent, J., Costa e Silva, F., Chambel, M.R., Pardos, M. and Almeida, M.H. (2009). Freezing injury in primary and secondary needles of Mediterranean pine species of contrasting ecological niches. Annals of Forest Science, [online] 66(4), pp.407–407. doi:https://doi.org/10.1051/forest/2009016. Kunert, N., Hajek, P., Hietz, P., Morris, H., Rosner, S. and Tholen, D. (2021). Summer temperatures reach the thermal tolerance threshold of photosynthetic decline in temperate conifers. Plant Biology. doi:https://doi.org/10.1111/plb.13349. Man, R., Lu, P. and Dang, Q.-L. (2020). Cold tolerance of black spruce, white spruce, jack pine, and lodgepole pine seedlings at different stages of spring dehardening. New Forests, 52(2), pp.317–328. doi:https://doi.org/10.1007/s11056-020-09796-0. Marias, D.E., Meinzer, F.C., Woodruff, D.R. and McCulloh, K.A. (2016). Thermotolerance and heat stress responses of Douglas-fir and ponderosa pine seedling populations from contrasting climates. Tree Physiology. doi:https://doi.org/10.1093/treephys/tpw117. Méthy, M., Gillon, D. and Houssard, C. (1997). Temperature-induced changes of photosystem II activity in Quercus ilex and Pinus halepensis. Canadian Journal of Forest Research, 27(1), pp.31–38. doi:https://doi.org/10.1139/x96-127. Norgaard Nielsen, C.C. and Rasmussen, H.N. (2009). Frost hardening and dehardening in Abies procera and other conifers under differing temperature regimes and warm-spell treatments. Forestry, 82(1), pp.43–59. doi:https://doi.org/10.1093/forestry/cpn048. Ordoñez-Salanueva, C.A., Orozco-Segovia, A., Mattana, E., Castillo-Lorenzo, E., Davila-Aranda, P., Pritchard, H.W., Ulian, T. and Flores-Ortiz, C.M. (2021). Thermal niche for germination and early seedling establishment at the leading edge of two pine species, under a changing climate. Environmental and Experimental Botany, 181, p.104288. doi:https://doi.org/10.1016/j.envexpbot.2020.104288. Ouyang, F., Sun, M., Cui, X., Mulualem Tigabu, Zhang, H., Deng, J., Wang, J., Wei, Y. and He, R. (2023). Picea pungens exhibits greatest tolerance to short-time thermal stress compared to Picea abies, and Picea omorika. New Forests. doi:https://doi.org/10.1007/s11056-023-10002-0. Rehschuh, R. and Ruehr, N.K. (2021). Diverging responses of water and carbon relations during and after heat and hot drought stress in Pinus sylvestris. Tree Physiology, 42(8), pp.1532–1548. doi:https://doi.org/10.1093/treephys/tpab141. Sales, E., Cañizares, E., Pereira, C., Pérez-Oliver, M.A., Nebauer, S.G., Pavlović, I., Novák, O., Segura, J. and Arrillaga, I. (2022). Changing Temperature Conditions during Somatic Embryo Maturation Result in Pinus pinaster Plants with Altered Response to Heat Stress. International Journal of Molecular Sciences, 23(3), p.1318. doi:https://doi.org/10.3390/ijms23031318.
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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 | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,500 | 0,260 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».