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Enregistrement W1576093859 · doi:10.1002/9780470513323.ch6

Silica in Higher Plants

2007· article· en· W1576093859 sur OpenAlexaff
A. G. Sangster, Martin J. Hodson

Notice bibliographique

RevueNovartis Foundation symposium · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSilicon Effects in Agriculture
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranspiration streamBiogenic silicaDeposition (geology)Silicic acidCell wallChemistryChemical engineeringBotanyMaterials scienceMineralogyTranspirationGeologyBiologyPhotosynthesisDiatomOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Opaline silica deposits are formed by many vascular (higher) plants. The capacity of these plants for silica absorption varies considerably according to genotype and environment. Plant communities exchange silica between soil and vegetation, especially in warmer climates. Silica deposition in epidermal cell walls offers mechanical and protective advantages. Biogenic silica particles from plants are also implicated in the causation of cancer. Recent techniques are reviewed which may aid in the identification of plant pathways for soluble silica movement to deposition sites and in the determination of ionic environments. Botanical investigations have focused on silicification of cell walls in relation to plant development, using scanning and transmission electron microscopy combined with X-ray microanalysis. Silica deposition in macrohair walls of the lemma of canary grass (Phalaris) begins at inflorescence emergence and closely follows wall thickening. The structure of the deposited silica may be determined by specific organic polymers present at successive stages of wall development. Lowering of transpiration by enclosure of Phalaris inflorescences in plastic bags reduced silica deposition in macrohairs. Preliminary freeze-substitution studies have located silicon, as well as potassium and chloride, in the cell vacuole and wall deposition sites during initial silicification.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations64
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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