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Enregistrement W2022992544 · doi:10.1111/j.1399-3054.2007.00882.x

Effects of temperature on the growth of spring ephemerals: <i>Crocus vernus</i>

2007· article· en· W2022992544 sur OpenAlexaff
M. Amine Badri, Peter E. H. Minchin, Line Lapointe

Notice bibliographique

RevuePhysiologia Plantarum · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSaffron Plant Research Studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCormBiologyBotanyCanopyDeciduousHorticultureCrocus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spring ephemerals of deciduous forests appear shortly after snow melt and senesce shortly after the overstorey canopy has closed. During this short period, they take advantage of the high light conditions, but also of the low‐temperature regime that favours growth in these species. This better growth at cooler temperatures has been attributed to longer leaf life duration. The objective of this study was to test if temperature effect on growth in spring ephemerals can be explained solely by the leaf life duration, or if there is also a direct temperature effect on the underground organ growth. Crocus vernus (L.) Hill was exposed to two temperature regimes, 12/8 and 18/14°C (day/night), for sequential harvests and to four differential air to soil temperature regimes: 12/12, 12/18, 18/12 and 18/18°C (air/soil temperature). Dry mass, leaf nitrogen, starch concentration and cell size of the new corm were determined. Final dry mass and cell size were higher at the lower temperature regime while leaf lasted longer than at the higher temperature regime. Although both air and soil temperatures had an impact on the different growth parameters measured, the impact of soil temperatures was greater and it also influenced leaf life duration. At higher temperature, corm growth stopped before the first visual sign of leaf senescence, suggesting that corm growth controls leaf life duration in C. vernus rather than the opposite and that crocus growth becomes rapidly sink limited at higher temperatures.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations42
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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