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Enregistrement W2010308124 · doi:10.3120/0024-9637-62.1.33

Freeze-Tolerance of Cacti (Cactaceae) In Ottawa, Ontario, Canada

2015· article· en· W2010308124 sur OpenAlexafffundabout
Root Gorelick, Taly Dawn Drezner, Ken Hancock

Notice bibliographique

RevueMadroño · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensYork UniversityCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaArizona State University
Mots-clésCactusRange (aeronautics)Species richnessGeographyEcologyFreezing toleranceBiologySnow coverSnow

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many fewer species of cacti are native to and thought to be able to survive winters in eastern Ontario than in the similarly cold winters of central Colorado. We collected 12 yr of data on 107 specimens representing 50 cactus species that have been tested outdoors in gardens in the City of Ottawa (Canada) and report which have successfully weathered six or more consecutive winters and which have not. Some species that we expected to be more successful were not, while a small number of species native to considerably warmer environments survived surprisingly well. We review general mechanisms for freeze-tolerance in plants, focusing on what is known about cacti in particular. Phylogeny does not appear to be important in determining success or failure in cold climates, so we explore other possible explanatory factors for differences in survival between Ontario and Colorado. Our data indicate that freeze tolerance of cacti in eastern Ontario may be a function of snow cover, rather than polyploidy. Colorado's greater cactus richness may also be a function of its location closer to the southwestern deserts' center of diversity, which would provide a larger pool of potential species that could expand to colder regions. More thorough studies of freeze-tolerance over a larger geographic range – albeit controlling for growing conditions, using identical clones at multiple sites, and determining precise cause of death – will be necessary to reach more definitive conclusions.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,751

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,191 · 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'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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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