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Enregistrement W2116428419 · doi:10.1093/treephys/27.6.911

Family variation in nutritional and growth traits in Douglas-fir seedlings

2007· article· en· W2116428419 sur OpenAlexaff
B. J. Hawkins

Notice bibliographique

RevueTree Physiology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSeedling growth and survival studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNutrientSeedlingBiologyBiomass (ecology)AgronomyAmmoniumGrowing seasonBotanyHorticultureChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nitrogen (N) uptake and utilization in seedlings of six full-sib families of coastal Douglas fir (Pseudotsuga menziesii (Mirb.) Franco) known to differ in growth rate were assessed at the whole plant and root levels. Seedlings were grown in soil or aeroponically with high and low nutrient availability. Consistent family differences in growth rate and N utilization index were observed in both soil and aeroponic culture, and high-ranking families by these measures also had greater net N uptake in soil culture. Two of the three families found to be fast-growing in long-term field trials exhibited faster growth, higher N utilization indices and greater net N uptake at the seedling stage. Mean family net influx of ammonium (NH4+) and efflux of nitrate (NO3-) in the high- and low-nutrient treatments were significantly correlated with measures of mean family biomass. The high-nutrient availability treatment increased mean net fluxes of NH4+ and NO3- in roots. These results indicate that efficiency of nutrient uptake and utilization contribute to higher growth rates of trees. Nutrient-related traits should be considered in tree breeding programs, as the indications are that assessments may be made at an early stage.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,271
Score d'incertitude au seuil0,351

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations29
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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