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Enregistrement W2012356684 · doi:10.1071/wf12140

Short-term physiological effects of smoke on grapevine leaves

2013· article· en· W2012356684 sur OpenAlexaff
Tina L. Bell, Scott L. Stephens, Max A. Moritz

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Wildland Fire · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to elevated CO2
Établissements canadiensBell (Canada)
Organismes subventionnairesUniversity of MelbourneUniversity of SydneyFulbright AustraliaUS-UK Fulbright CommissionBushfire Cooperative Research Centre
Mots-clésSmokePrescribed burnToxicologyEnvironmental scienceBiologyGeographyEcologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, bushfires and prescribed burns have caused substantial economic loss to the wine industry due to smoke taint, which makes wine unpalatable. Considerable research is being done to ameliorate smoke taint but the information available about the effect of smoke on grapevines is limited. We examined the physiological effects of short-term exposure to smoke on leaves of several varieties of grapevines. Gas exchange was measured before and after short-term exposure of leaves to smoke that was produced by combustion of two different fuels. For most varieties, short-term exposure to smoke had little effect on leaf physiology. For varieties that were affected by smoke, patterns of recovery of leaf physiology depended on fuel type. Short-term exposure to smoke had, at best, no significant effect and, at worst, only temporary effects on functioning of leaves. All varieties had recovered to pre-smoke functioning within 48 h. This study will contribute to the growing body of information relevant to fire and land management agencies and the wine industry in fire-prone areas including Australia, North and South America and Europe.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,922
Score d'incertitude au seuil0,193

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations18
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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