A global analysis of parenchyma tissue fractions in secondary xylem of seed plants
Notice bibliographique
Résumé
Parenchyma is an important tissue in secondary xylem of seed plants, with functions ranging from storage to defence and with effects on the physical and mechanical properties of wood. Currently, we lack a large-scale quantitative analysis of ray parenchyma (RP) and axial parenchyma (AP) tissue fractions. Here, we use data from the literature on AP and RP fractions to investigate the potential relationships of climate and growth form with total ray and axial parenchyma fractions (RAP). We found a 29-fold variation in RAP fraction, which was more strongly related to temperature than with precipitation. Stem succulents had the highest RAP values (mean ± SD: 70.2 ± 22.0%), followed by lianas (50.1 ± 16.3%), angiosperm trees and shrubs (26.3 ± 12.4%), and conifers (7.6 ± 2.6%). Differences in RAP fraction between temperate and tropical angiosperm trees (21.1 ± 7.9% vs 36.2 ± 13.4%, respectively) are due to differences in the AP fraction, which is typically three times higher in tropical than in temperate trees, but not in RP fraction. Our results illustrate that both temperature and growth form are important drivers of RAP fractions. These findings should help pave the way to better understand the various functions of RAP in plants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».