Development of a standardized methodology for quantifying total chlorophyll and carotenoids from foliage of hardwood and conifer tree species
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Despite the availability of several protocols for the extraction of chlorophylls and carotenoids from foliage of forest trees, information regarding their respective extraction efficiencies is scarce. We compared the efficiencies of acetone, ethanol, dimethyl sulfoxide (DMSO), and N, N-dimethylformamide (DMF) over a range of incubation times for the extraction of chlorophylls and carotenoids using small amounts of unmacerated tissue. Of the 11 species studied, comparable amounts of chlorophyll were extracted by all four solvents from three species and by ethanol and DMF from nine species. In four species, acetone, ethanol, and DMF extracted comparable chlorophyll amounts, while in another two species comparable amounts were extracted by ethanol, DMSO, and DMF. In one species, ethanol extracted significantly greater amounts of chlorophyll compared with all other solvents. The brown coloration of DMSO extracts for some species compromised the calculations of chlorophylls and carotenoids, making DMSO a poor choice. Overall, extraction efficiencies of ethanol and DMF were comparable for analyzing chlorophyll concentrations. However, because DMF is more toxic than ethanol, we recommend ethanol as the better option of these two for chlorophyll extractions. On the other hand, DMF is the most efficient solvent among the four tested for the extraction of carotenoids from these species. The results presented will facilitate the design of multispecies local- and regional-scale ecological studies to evaluate forest health. Additionally, they will enable reliable comparisons of results from multiple laboratories and (or) studies that used different solvents and help validate chlorophyll estimates obtained by remote sensing.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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