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Record W6981444991

Effets d'un gradient hydrique expérimental sur la xylogénèse des semis de quatre espèces de conifères

2021· other· fr· W6981444991 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2021
Typeother
Languagefr
FieldMathematics
TopicStatistical Methods in Clinical Trials
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSemisEnvironmental factorZea maysForest regenerationNatural regeneration
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les changements climatiques pourraient entraîner une baisse de 20 à 40 % du contenu en eau des sols forestiers boréaux du Québec dans les prochaines décennies. L’impact de cet assèchement risque d’être particulièrement important pour le stade de régénération, qui représente 10 % de la superficie de la forêt boréale aménagée de la province. Le Québec produit annuellement 130 millions de semis pour la régénération suite aux travaux de récoltes. Comment ces semis s’adapteront-ils aux changements du climat ? Les espèces qui dominent présentement la forêt boréale pourront-elles continuer de croître dans des milieux plus secs ? L’objectif de nos travaux est de comprendre le la xylogénèse de la régénération face à la sécheresse. Les mécanismes morphologiques de la xylogénèse des conifères oscillent entre deux grandes stratégies d’adaptation : l’efficience et la sécurité. Nous avons mis en place un gradient expérimental de sécheresse à l’aide d’un système d’interception et de redistribution des précipitations comprenant 2 106 semis des quatre principales espèces de conifères de la forêt boréale (épinette noire, épinette blanche, pin gris, sapin baumier) dans la sapinière à bouleau blanc. Après trois années de traitement, nous avons analysé la xylogénèse de la dernière année de croissance en mettant l’emphase sur l’effet du gradient hydrique sur le compromis entre l’efficience et la sécurité hydraulique. Les variables de l’étude sont l’efficience observée par la conductance volumétrique théorique (Q théorique), la sécurité par la densité en traitement de l’image du cerne de croissance binaire entre le vide et la matière et par une subdivision du cerne de croissance en 10 périodes de temps. Les résultats du gradient hydrique ont été analysés en utilisant un modèle d’équation à quatre variables pour obtenir le potentiel hydrique des sols (ѱs) : la teneur en eau volumétrique du sol (ϴv), la capacité au champ (potentiel matriciel) (ѱm), le pourcentage de matière organique (% M.org) et l’humidité volumique (ρω). Les hypothèses sont que le sapin baumier sera plus plastique en termes de sécurité et d’efficience, que les épinettes ont un comportement fortement influencé par la sécurité et que le pin gris présente une approche plus efficiente. Finalement nous avons émis l’hypothèse que la sécurité (densité) serait contre proportionnelle à l’efficience (conductance volumétrique théorique Q). Nos résultats ont démontré que parallèlement à une diminution du potentiel hydrique des sols, on obtenait une meilleur conductance volumétrique théorique et une baisse de la densité pour l’épinette blanche et le sapin baumier. Nous n’avons pas constaté les effets de l’asséchement des sols pour le pin gris et l’épinette noire. Le sapin baumier et l’épinette blanche qui sont des espèces moins sensibles aux stress hydriques ont modelé leur xylogénèse en fonction du contenu en eau des sols à l’inverse du pin gris qui constitue l’espèce la moins sensible au manque d’eau et de l’épinette noire considérée comme la plus sensible. Plus précisément, les observations de la xylogénèse de l’épinette noire ont permis de conclure à son insensibilité au changement dans le gradient. L’épinette blanche a toutefois démontré comme pour le sapin baumier un comportement plastique et adaptatif en termes d’efficience et de sécurité proportionnellement au gradient de sécheresse imposé. Enfin, le pin gris a été l’espèce la plus efficiente comme nous en avions émis l’hypothèse, mais contrairement à ce que nous avions envisagé, il a aussi été l’espèce produisant les cellules de bois les plus denses. En conclusion, il est reconnu par la littérature que le manque d’eau affecte la croissance des semis, mais le comportement morphologique de cette relation est complexe. L’impact du manque d’eau sur l’architecture hydraulique et la croissance des semis dépend de plusieurs facteurs physiologiques propres à l’espèce et de l’environnement immédiat de l’individu. En regard des résultats issus de ce travail, il semble très difficile d’anticiper les interactions le long d’un gradient du contenu en eau des sols en milieu naturel à l’échelle aussi fine que la xylogénèse des semis des conifères boréaux. De plus, la théorie de l’efficience contre proportionnelle à la sécurité, dans un cas de changement du potentiel hydrique des sols pour des semis de conifères en milieux naturels, ne semble pas apporter les résultats généraux escomptés. En somme, cette étude, qui constitue une contribution aux recherches portant sur la dendroécologie, soulève plusieurs interrogations relativement aux comportements des semis face aux changements du potentiel hydrique des sols. Les interactions de la xylogénèse avec le parenchyme, les diverses ponctions latérales, les concepts de capacité d’absorption foliaire de l’eau et la plasticité de l’architecture hydraulique complète des semis constituent des points aveugles de la littérature que nous croyons pertinent de dévoiler. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : : xylogénèse, changements climatiques, stress environnementaux, potentiels hydriques, sécheresse, sapin baumier, épinette blanche, épinette noire, pin gris, dendroécologie, efficience, sécurité

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.039
Threshold uncertainty score0.077

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.051
GPT teacher head0.313
Teacher spread0.262 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

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Citations0
Published2021
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