Floral volatile composition of four species of <i>Vaccinium</i><sup>1</sup>This article is part of a Special Issue entitled “A tribute to Sam Vander Kloet FLS: Pure and applied research from blueberries to heathland ecology”.
Notice bibliographique
Résumé
The floral volatile composition of four species of Vaccinium was profiled to asses the diversity of the floral chemistry within this genus. Flowers of Vaccinium angustifolium Aiton, Vaccinium varingiaefolium Miq., Vaccinium arboreum Marsh., and Vaccinium poasanum Donn. Sm. were sampled from three or more plants, and volatiles were collected and analyzed by gas chromatography – mass spectroscopy. A total of 45 volatile compounds were detected in the air (headspace) surrounding flowers including 40 from V. angustifolium, 34 for V. varingiaefolium, 37 for V. arboreum, and 17 for V. poasanum. Of the volatile compounds identified, 34 were terpenoids, 6 were benzoids and phenylpropanoids, 4 were aliphatics, and 1 was a miscellaneous cyclic compound. Terpenoids accounted for 98%, 80%, 76%, and 67% of the total volatiles for V. angustifolium, V. varingiaefolium, V. arboreum, and V. poasanum, respectively. The most abundant volatile compound emitted from the flowers of each species was α-pinene for V. angustifolium (23%) and V. arboreum (63%), methyl benzoate for V. varingiaefolium (18%), and ethyl benzene for V. poasanum (21%). Substantial variation was observed in the floral volatile composition of these four Vaccinium species, which may reflect their diverse ecological origins.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».