Comparaison de la phénologie de la formation du bois et des bourgeons entre des provenances d'épinettes noires
Bibliographic record
Abstract
Les espèces distribuées à grande échelle représentent de bons modèles d'adaptation (Leinonen et Hänninen 2002; Søgaard et al. 2007; Lu et Man 2011). En effet, l'environnement varie grandement en fonction de la taille de l'aire de répartition géographique ce qui peut amener à des adaptations spécifiques des individus. Ainsi, à l'intérieur d'une même espèce, les individus peuvent former des sous-groupes, représentant des populations génétiquement différenciées. De tels populations, adaptés à leur environnement spécifique, sont appelés écotypes. Ces écotypes sont à la fois issus des interactions entre les facteurs environnementaux et génétiques de même que des forces évolutives en présence (par exemple : la sélection naturelle). Ils sont par conséquence mieux adaptés (fitness optimale) aux conditions particulières d’un environnement (Eriksson 2005). L'adaptation locale est particulièrement importante pour les espèces de plantes pérennes, qui sont des organismes immobiles qui doivent donc « subir » leur environnement, sans possibilité de se déplacer. La phénologie, consiste à relever des événements périodiques (annuels très souvent) et récurrents (par exemple : la reproduction) qui varient en fonction des saisons et du climat. Ainsi la phénologie d’une plante, comme la feuillaison, reflète bien son adaptation à un environnement donné. Par exemple chez plusieurs espèces végétales, on observe au niveau intra-spécifique la présence de clines latitudinal ou altitudinal (Howe et al. 2003; Montesinos-Navarro et al. 2011). Chez les arbres, la phénologie s’intéresse beaucoup à la reprise d'activité photosynthétique au printemps et la fin de l'activité en automne, qui est balancée entre la croissance maximale et le risque minimum de gel (Chuine et Beaubien 2001). Jusqu’à présent on s’est surtout intéressé à la phénologie des bourgeons, qui implique le méristème primaire, responsable de la croissance en hauteur car il est facilement observable. Pour sa part la phénologie de la formation du bois, impliquant cette fois le méristème secondaire avec la croissance en largeur, a été très peu étudié. Pourtant chacune de ces composantes joue un rôle important dans la réponse des arbres aux variations climatiques (Delpierre et al. 2015). L'épinette noire est l'espèce la plus représentée dans la forêt boréale nord-américaine (Lessard et Boulfroy 2010). Des études ont déjà montré la différentiation en écotype de cette espèce, qui présente des traits de croissance et de phénologie spécifiques à sa provenance d’origine (Beaulieu et al. 2004). Ainsi des tests de comparaison de provenances ont montré des différences au niveau du débourrement au printemps (Morgenstern 1978; Beaulieu et al. 2004). Les tests de provenances consistent en des plantations d'arbres provenant de différentes origines et ce, dans un même lieu, afin de soumettre les individus aux mêmes conditions environnementales (Mátyás 1996). Cela permet de mieux comprendre le déterminisme génétique de traits en contrôlant les effets environnementaux. La composante génétique correspond en partie à l'adaptation locale des populations et à la variabilité génétique présente au sein de l’espèce (King et al. 2013). Ce mémoire, écrit sous forme d’article scientifique, a pour but de voir si les différences trouvées au niveau du débourrement peuvent aussi être observées au niveau du cambium (synchronisation des deux méristèmes) ainsi qu'à la fin de la saison de la croissance apicale, avec l'aoûtement. Nous posons donc l’hypothèse de travail suivante : les arbres des provenances prédéterminées comme hâtives et tardives (en terme de débourrement) seront hâtifs ou tardifs tout au long de la saison ce qui amènera a une même croissance annuelle. Seule la fenêtre de croissance sera déplacée au cours de la saison. Dans notre étude, les provenances ont été séparées en deux groupes, selon leur débourrement, et la phénologie des bourgeons et du cambium a été observée pendant 2 ans.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".