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Enregistrement W1853775253 · doi:10.1139/b2012-091

Controls on bud activation and tiller initiation in C<sub>3</sub>and C<sub>4</sub>tallgrass prairie grasses: the role of light and nitrogen

2012· article· en· W1853775253 sur OpenAlexvenueno aff
Melinda M. Williamson, Gail W. T. Wilson, David C. Hartnett

Notice bibliographique

RevueBotany · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRuminant Nutrition and Digestive Physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOklahoma State UniversityU.S. Department of Agriculture
Mots-clésTiller (botany)Perennial plantBiologyNitrogenDormancyGrazingEcosystemPopulationBotanyAgronomyDarknessEcologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Population dynamics of perennial grasses in tallgrass prairie ecosystems are strongly influenced by vegetative outgrowth from their belowground bud banks. We examined the role of light and nitrogen in regulating tiller initiation and tested an integrated model of controls on bud dormancy and activation in several C 3 and C 4 grasses. In addition, we assessed the interaction of nitrogen and light quantity and red – far red spectral composition on tiller initiation. Belowground perennating organs of three C 3 and three C 4 species were grown under full light or dark conditions, amended with one of four nitrogen concentrations (0 to 350 ppm N). Dormant buds were also subjected to full light under different spectral compositions or to continuous darkness. Our results among C 3 grasses support the integrated model as light and nitrogen played important and interacting roles in the regulation of bud banks. However, differences in responses among C 4 grasses and a lack of light × nitrogen interactions suggest that an alternative model may be necessary for this functional group. Our results provide predictions of responses to nitrogen enrichment or light imitations in prairie ecosystems due to interacting disturbances such as reduction in fire frequencies, alterations in grazing intensities, or climate change.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,202 · 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 tête enseignante, 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

Citations24
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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