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Enregistrement W1598344518 · doi:10.4236/ajps.2015.613222

Early Season Development of Micro/Nano-Morphology and Superhydrophobic Wetting Properties on Aspen Leaf Surfaces

2015· article· en· W1598344518 sur OpenAlexafffund
George Christopher Tranquada, Jared J. Victor, U. Erb

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Plant Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Surface Properties and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésWettingEpicuticular waxContact angleMaterials scienceWaxCuticle (hair)Morphology (biology)Nano-BotanyScanning electron microscopeNanoscopic scaleComposite materialNanotechnologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid growth and early development period of the dual-scale surface topography was studied on the adaxial leaf surfaces of two aspen tree species with non-wetting leaves: the columnar European aspen (Populus tremula “Erecta”) and quaking aspen (Populus tremuloides). Particular attention was focused on the formation of micro- and nano-scale asperities on their cuticles, which was correlated with the development of superhydrophobic wetting behaviour. Measurements of the wetting properties (contact angle and tilt-angle) provided an indication of the degree of hydrophobicity of their cuticles. Scanning electron microscopy and optical profilometry micrographs were used to follow the growth and major morphological changes of micro-scale papillae and nano-scale epicuticular wax (ECW) crystals, which led to a significant improvement in non-wetting behaviour. Both species exhibited syntopism in the form of small and larger nano-scale ECW platelet morphologies. These findings provide additional support for earlier suggestions that due to fluctuations in leaf hydrophobicity throughout the growing season, canopy storage capacity may also vary considerably throughout this time period.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,165 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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