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Enregistrement W2090780103 · doi:10.3732/ajb.95.4.434

Influence of nutrient availability on the mechanisms of tolerance to herbivory in an annual grass, <i>Avena barbata</i> (Poaceae)

2008· article· en· W2090780103 sur OpenAlexafffund
Tomomi Suwa, Hafiz Maherali

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Botany · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for InnovationOntario Innovation Trust
Mots-clésBiologyNutrientPhotosynthesisAgronomyBiomass (ecology)Bromus tectorumHerbivorePoaceaeAvenaPhotosynthetic capacityPhotosynthetic efficiencyBiomass partitioningBotanyEcologyPerennial plant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tolerance, or the capacity of a genotype to survive and reproduce following herbivore damage, varies widely across the plant kingdom. One proximate cause of this variation is resource availability, which can influence tolerance through mechanisms such as growth rate and photosynthesis. We examined the effect of high and low soil nutrient levels on the relationship between tolerance and two of its underlying mechanisms, biomass regrowth and photosynthetic upregulation, among genotypes of the Mediterranean annual grass Avena barbata. Although defoliated plants did not reach the same biomass as controls, biomass regrowth was higher at high nutrients. However, increased seed abortion at high nutrients caused tolerance to be the same in both nutrient treatments. Increased seed abortion also uncoupled biomass regrowth from tolerance at high nutrients. We found no evidence for photosynthetic upregulation in defoliated compared to control plants in either nutrient treatment. However, tolerance was positively correlated with predefoliation photosynthetic efficiency at high nutrients. Thus, constitutive photosynthetic efficiency may be a better predictor of tolerance than photosynthetic responses following herbivory in A. barbata. More generally, our results highlight the possibility that the mechanisms of tolerance can differ across resource environments even if tolerance is the same.

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)0,001
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 enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations31
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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