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Enregistrement W2071785673 · doi:10.1139/b02-091

Lignification of spruce tracheid secondary cell walls related to longitudinal hardness and modulus of elasticity using nano-indentation

2002· article· en· W2071785673 sur OpenAlexvenueno aff
Wolfgang Gindl‐Altmutter, Himadri S. Gupta, C. Grünwald

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Botany · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLignin and Wood Chemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLigninTracheidCell wallHemicelluloseSecondary cell wallCelluloseYoung's modulusNanoindentationComposite materialMicrofibrilChemistryElasticity (physics)Elastic modulusMaterials scienceBotanyXylemBiochemistryOrganic chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The lignin content and the mechanical properties of lignifying and fully lignified spruce tracheid secondary cell walls were determined using UV microscopy and nano-indentation, respectively. The average lignin content of developing tracheids was 0.10 g·g –1 , as compared with 0.21 g·g –1 in mature tracheids. The modulus of elasticity of developing cells was on average 22% lower than the one measured in mature, fully lignified cells. For the longitudinal hardness, a larger difference of 26% was observed. As lignifying cells in the cambial zone are undergoing cell wall development, spaces in the cellulose–hemicellulose structure are filled with lignin and the density of the cell wall is believed to increase. It is therefore suggested that the observed difference in modulus of elasticity between developing and fully lignified cell walls is due to the filling of spaces with lignin and an increase of the packing density of the cell wall during lignification. Although remarkably less stiff than the composite polysaccharide structure in the secondary cell wall, lignin may be considered equally hard. Therefore, the observed increase in lignin content may contribute directly to the measured increase of hardness.Key words: secondary cell wall, hardness, lignin, modulus of elasticity, wood formation.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,397

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,182 · 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'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

Citations95
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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