Regional differences in hypericin and pseudohypericin concentrations and five morphological traits among <i>Hypericum perforatum</i> plants in the northwestern United States
Notice bibliographique
Résumé
Geographic differences among Hypericum perforatum L. plants in concentration of two hypericins and five morphological characteristics were analyzed in plants collected from four sites each in northern California and western Montana and two sites in Oregon. Differences among regional collections of H. perforatum were assessed based on analysis of hypericin and pseudohypericin concentration in floral, leaf, and stem tissue; light and dark leaf gland density; leaf area; leaf length/width ratio; and stem height. Significant differences in morphological and biochemical traits were detected primarily between samples collected from California and Montana. California samples had higher concentrations of hypericins, greater leaf gland density, larger leaves, and taller stems than those from Montana. Overall, Oregon samples did not consistently differentiate from those of Montana and California. Seasonal differences in hypericins were analyzed in Oregon plants only. Mean floral concentration of pseudohypericin (0.29%) and hypericin (0.06%) were highest during anthesis coinciding with July and August sampling dates, whereas mean leaf concentrations (0.19 and 0.04%, respectively) were highest in August.Key words: Hypericum perforatum, hypericin, St. John's wort, leaf glands, noxious weed, medicinal plant.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».