A phylogenetic study of flowering phenology in tundra plants of the Canadian subarctic
Bibliographic record
Abstract
La phénologie des plantes a reçu une attention particulière depuis l'avènement des changements climatiques. Les espèces de toundra sont d'un grand intérêt dans ce contexte puisque leur cycle phénologique est fortement influencé par les conditions climatiques de leur milieu et subissent des records d'augmentation de température enregistrés partout dans le monde. Dans ce mémoire, je décris les patrons de floraison d'une communauté floristique en milieu subarctique en utilisant une approche phylogénétique. Ma recherche réponds à deux objectifs spécifiques : (i) clarifier le rôle des contraintes environnementales et de l'histoire évolutive dans la phénologie des plantes de toundra et (ii) déterminer les facteurs abiotiques et biotiques clés qui enclenchent la floraison des plantes en considérant les relations phylogénétiques entre les espèces. L'étude de terrain réalisée sur le Mont Irony (856 m) dans le nord-est du Canada (54°90′N, 67°16′O) pendant l'été 2012 révèle que les patrons de floraison varient considérablement entre les communautés floristiques retrouvées à différentes altitudes. La date de première floraison est uniquement conservée phylogénétiquement pour les espèces se trouvant à basse altitude où les conditions environnementales sont plus favorables à la croissance. La date de fonte des neiges, l'altitude et les degrés jours depuis le dégel sont les facteurs abiotiques qui déterminent le commencement du cycle phénologique pour l'ensemble de la communauté. Les espèces qui fleurissent tôt démontrent moins de variabilité pour leur date de première floraison que les espèces qui fleurissent tard lors de la saison de croissance, reflétant une plus grande sensibilité à une combinaison de facteurs climatiques tôt au printemps. En établissant un lien entre les réponses phénologiques et l'histoire évolutive des espèces, nous pouvons évaluer comment l'espèce, la communauté floristique, le site d'étude et la période de la saison de croissance influencent les contraintes de leur cycle phénologique. Cela nous permet donc de prédire leur potentiel adaptatif face aux changements climatiques futurs.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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".