Growth variations and adaptation capacity of fragmented marginal tree populations in boreo-mountain zones, in response to climate change
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse a pour objectif de déterminer le devenir des populations marginales d’arbres boréo-montagnards dans le contexte des changements climatiques. La réponse dendroclimatique et la structure génétique des espèces sont analysées conjointement sur des gradients incluant les zones de distributions continues et marginales. Les deux modèles biologiques choisis sont le thuya occidental en limite nordique (forêt boréale canadienne) et le pin cembro en limite occidentale (Alpes). Les hypothèses suivantes ont été testées : le réchauffement climatique au cours du XXe siècle a entrainé une augmentation de croissance ; la variabilité de croissance est reliée à la structure génétique aux niveaux intra- et inter-populationnels. Une baisse de croissance du thuya a été observée après 1980 en zone marginale, qui serait liée à une limitation par la sécheresse. Pour les deux espèces, les relations climat-croissance étaient essentiellement modulées par le volume des précipitations, mais également par des variables édaphiques et par la taille des arbres. L’existence d’un lien significatif entre la structure génétique et certaines variables climatiques laisse néanmoins espérer un potentiel d'adaptation génétique, dont l’ampleur dépendra de la diversité génétique disponible pour la sélection naturelle. Par ailleurs, le synchronisme de croissance entre les arbres était à la fois influencé par la diversité génétique intra-populationnelle et par le volume des précipitations. En conclusion, il apparaît très difficile de distinguer les effets du climat et de la génétique sur la croissance des arbres étudiés.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 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".