Déterminants écologiques et chimiques des greffes racinaires dans les peuplements naturels de sapins baumiers (Abies balsamea (L.) Mill) en forêt boréale au Québec
Bibliographic record
Abstract
Les greffes racinaires naturelles résultent de la fusion des tissus vasculaires de deux racines issues d’arbres distincts. Elles permettent la redistribution d’eau, de nutriments et de photosynthétats entre les arbres affectant leur croissance et leur physiologie. Trois peuplements de sapins baumiers en forêt boréale au Québec ont été excavés hydrauliquement afin de déterminer la fréquence des greffes et leurs facteurs de formation. L’effet d’interaction entre la compétition intraspécifique et les greffes racinaires sur la croissance des sapins a été évalué en utilisant des modèles linéaires de croissance. L’hypothèse selon laquelle les arbres pourraient libérer des composés allélopathiques dans le sol pouvant stimuler ou inhiber la formation des greffes a été testée. Ainsi, les profils métabolomiques d’exsudats et de racines fines d’arbres greffés et non-greffés ont été comparés. Nous avons démontré que : i) 36 % des arbres étaient greffés au sein des peuplements et que la proximité entre les arbres était le meilleur prédicteur de la formation des greffes; ii) une fois les arbres greffés, leur croissance était fortement réduite lors de l’augmentation de la compétition intraspécifique; iii) les stilbènes et flavonoïdes libérés dans le sol par les racines de sapins seraient des inhibiteurs de la formation des greffes. Les greffes joueraient un rôle clé dans la dynamique des peuplements en rendant les arbres plus sensibles à la compétition intraspécifique et potentiellement en accélérant la phase d’auto-éclaircie. Les profils métabolomiques différents entre les racines et exsudats d’arbres greffés ou non sont une première évidence d'un déterminisme chimique des greffes
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 | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".