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Enregistrement W2097710720 · doi:10.1046/j.1365-3040.2002.00883.x

Interactions between atmospheric CO<sub>2</sub> concentration and phosphorus nutrition on the formation of proteoid roots in white lupin (<i>Lupinus albus</i> L.)

2002· article· en· W2097710720 sur OpenAlexafffund
Catherine Campbell, Rowan F. Sage

Notice bibliographique

RevuePlant Cell & Environment · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant nutrient uptake and metabolism
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésLupinusPhosphorusPhosphorus deficiencyPhotosynthesisNutrientChemistryPhotosynthetic capacityBotanyAnimal scienceHorticultureAgronomyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Atmospheric [CO 2 ] affects photosynthesis and therefore should affect the supply of carbon to roots. To evaluate interactions between carbon supply and nutrient acquisition, the [CO 2 ] effects on root growth, proteoid root formation and phosphorus (P) uptake capacity were studied in white lupin ( Lupinus albus L.) grown hydroponically at 200, 410 and 750 µ mol mol −1 CO 2 , under sufficient (0·25 m m P) and deficient (0·69 µ m P) phosphorus. Plant size increased with increasing [CO 2 ] only at high P. Both P deficiency and increasing [CO 2 ] increased the production of proteoid clusters; the increase in response to increased [CO 2 ] was proportionally greater from low to ambient [CO 2 ] than from ambient to high. The activity of phosphoenol pyruvate carboxylase in the proteoid root, the exudation of organic acids from the roots, and the specific uptake of P increased with P deficiency, but were unaffected by [CO 2 ]. Increasing [CO 2 ] from Pleistocene levels to those predicted for the next century increased plant size and allocation to proteoid roots, but did not change the specific P uptake capacity per unit root mass. Hence, rising [CO 2 ] should promote nutrient uptake by allowing lupins to mine greater volumes of soil.

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 enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,230

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,158 · 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

Citations54
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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