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Enregistrement W2031158646 · doi:10.1093/treephys/20.18.1227

Selection of white spruce families in the context of climate change: heat tolerance

2000· article· en· W2031158646 sur OpenAlexafffund
Francine J. Bigras

Notice bibliographique

RevueTree Physiology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to elevated CO2
Établissements canadiensNatural Resources CanadaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesCanadian Forest ServiceUniversité Laval
Mots-clésChlorophyll fluorescenceContext (archaeology)Photosystem IIHeat stressHorticultureChlorophyllPhotosynthesisPhotosynthetic capacityBiologyBotanyChemistryAnimal science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To assess the responses and plasticity of white spruce seedlings (Picea glauca (Moench) Voss) to high temperatures, 12 open-pollinated families differing in growth performance were exposed to a 30-min heat treatment of 42, 44, 46, 48, or 50 degrees C with or without heat preconditioning at 38 degrees C for 5 h. Damage was evaluated based on chlorophyll fluorescence parameters after heat preconditioning, after the heat treatments and during a 7-day recovery period. Visible needle damage was also evaluated after the heat treatments and 14 days later. Chlorophyll fluorescence parameters indicated that seedlings subjected to a heat treatment of 42-43 degrees C lost the ability to phosphorylate and donate water to photosystem II (PSII). A heat treatment of 44-46 degrees C severely limited the ability of the seedlings to use NADPH and ATP in the Calvin cycle. Based on visible needle damage, families with superior height-growth performance were more sensitive to heat stress than families with intermediate or inferior height-growth performance. Moreover, families with superior height-growth performance had low photochemical efficiencies in the light (DeltaF/F(m)') after heat treatment. Heat preconditioning increased the thermotolerance of the seedlings. However, the data suggest that white spruce seedlings exhibiting fast-growing characteristics under present conditions may not grow as well 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 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 enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,295

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations53
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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