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Enregistrement W2131418695 · doi:10.1111/nph.12019

Variation in carbon availability, defense chemistry and susceptibility to fungal invasion along the stems of mature trees

2012· article· en· W2131418695 sur OpenAlexafffund
Devin W. Goodsman, Inka Lusebrink, Simon M. Landhäusser, Nadir Erbilgin, Victor J. Lieffers

Notice bibliographique

RevueNew Phytologist · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Insect Ecology and Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Alberta
Mots-clésVariation (astronomy)BotanyChemistryCarbon fibersBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

If carbon (C) sinks withdraw carbohydrates as they are transported along tree stems, carbohydrate availability may depend on local sink strength and distance from sources. Defenses, including monoterpenes--a major component of resin--limit the invasibility of pines. Since carbohydrate reserves fund monoterpene synthesis, we hypothesized that monoterpene concentrations in pine stems would decrease from the crown to the lower stem, and susceptibility to fungal infection would increase. Here, we measured carbohydrate and monoterpene concentrations along the stems of lodgepole pine trees (Pinus contorta var. latifolia) before inoculating with a blue-stain fungus at different heights. After 6 wk, we assessed tree responses to fungal infection based on lesion length and carbohydrate mobilization. Concentrations of carbohydrates and monoterpenes in the phloem before inoculation decreased with distance from the crown, whereas lesion lengths after inoculation increased. However, trees mobilized sugars in response to fungal infection such that carbohydrate reserves near lesions were similar at all heights. Despite C mobilization, the lower stem was more vulnerable than the upper stem. Consistent with predictions based on sink-source relationships, vulnerability occurred where carbohydrates were less available, and likely resulted from C withdrawal by sinks higher in the supply chain.

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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations76
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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