Selection for fewer, water- and carbon-conservative needles in black spruce trees under warm, dry climates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Trees are increasingly at risk of maladaptation to their environment as climates change rapidly worldwide. Although adaptive evolution through natural selection is a key mechanism by which populations and species can persist in changing environments, we have limited information regarding the phenotypic traits under selection in warm and dry environments. We answer the following research questions: (1) What ecophysiological traits are under selection in warm, dry environments? (2) Does intrapopulation trait integration affect the response to selection in the warmer, drier site? (3) Is the plastic response of traits under selection adaptive? METHODS: Using Picea mariana (black spruce) as a case study, we studied 425 trees representing seven provenances across three 50-year-old common garden trials established along a spatial climate gradient across eastern Canada. We measured height growth rate as a performance metric, and 10 traits that reflect water use, thermoregulation, structural support, and photosynthetic rate. RESULTS: All traits were under selection in at least one site, mostly in combination with other traits. For two trait combinations, the strength of selection gradients significantly increased from the colder, wetter site to the warmer, drier site: water use efficiency (WUE) with Huber value (HV), and carbon-to-nitrogen ratio (CN) with HV. In the warmer and drier site, trait-trait correlations among these three traits were largely absent, except for CN:HV in two provenances. Overall, reaction norms suggest that the plastic response was not aligned with selection for trait pairs in warm, dry climates. CONCLUSIONS: Results suggest that adaptive evolution in response to climate change in P. mariana may favor phenotypes with fewer needles that are conservative for water and resource use. In the seven study provenances, intrapopulation trait integration should minimally impede adaptive evolution, but plastic responses to warmer and drier conditions may constrain the expression of optimally adapted phenotypes.
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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 | 0,000 |
| 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 ».