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Enregistrement W2082194076 · doi:10.1080/02827580500529944

Atmospheric carbon dioxide enrichment reduces carbohydrate and nitrogen reserves in overwintering<i>Picea mariana</i>

2006· article· en· W2082194076 sur OpenAlexafffund
Annick Bertrand, Francine J. Bigras

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Forest Research · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to elevated CO2
Établissements canadiensNatural Resources CanadaAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesNatural Resources Canada
Mots-clésCold hardeningSucroseCarbon dioxideFructoseChemistryCarbohydrateBlack spruceCarbon dioxide in Earth's atmosphereRaffinoseHorticultureBotanyNitrogenBiologyFood scienceBiochemistryTaigaEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Elevated levels of atmospheric carbon dioxide (CO2) can directly affect the cold hardening process in evergreens through their effect on the accumulation of carbon and nitrogen reserves. This study investigated the biochemical responses of black spruce [Picea mariana (Mill.) B.S.P.] seedlings to CO2 enrichment during growth, cold hardening and dehardening. Seedlings were grown under 350 (ambient) or 710 (elevated) ppm of CO2 for 12 months in eight mini-greenhouses. Photoperiod and temperature were gradually lowered in autumn to induce cold hardening, and the conditions were reversed in spring to promote dehardening. At regular intervals, cold tolerance was assessed and sugars, starch and amino acid concentrations were measured. The freezing tolerance differed between the two treatments only in early autumn, with seedlings growing under high CO2 being more tolerant. The northern ecotype was more cold tolerant with concomitant higher concentrations of sucrose, fructose, pinitol, glucose and total soluble sugars. The concentration of soluble sugars increased in needles and roots of black spruce along with cold hardening, and the concentrations of the cryoprotective sugars sucrose and raffinose were lower under elevated CO2. Amino acid concentrations were also lower under elevated than under ambient CO2. The lower level of reserve did not translate into a lower level of freezing tolerance.

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)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil0,831

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations10
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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