Understanding plant cold hardiness: an opinion
Notice bibliographique
Résumé
How plants adapt to freezing temperatures and acclimate to survive the formation of ice within their tissues has been a subject of study for botanists and plant scientists since the latter part of the 19th century. In recent years, there has been an explosion of information on this topic and molecular biology has provided new and exciting opportunities to better understand the genes involved in cold adaptation, freezing response and environmental stress in general. Despite an exponential increase in our understanding of freezing tolerance, understanding cold hardiness in a manner that allows one to actually improve this trait in economically important crops has proved to be an elusive goal. This is partly because of the growing recognition of the complexity of cold adaptation. The ability of plants to adapt to and survive freezing temperatures has many facets, which are often species specific, and are the result of the response to many environmental cues, rather than just low temperature. This is perhaps underappreciated in the design of many controlled environment experiments resulting in data that reflects the response to the experimental conditions but may not reflect actual mechanisms of cold hardiness in the field. The information and opinions presented in this report are an attempt to illustrate the many facets of cold hardiness, emphasize the importance of context in conducting cold hardiness research, and pose, in our view, a few of the critical questions that still need to be addressed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,006 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».