Transpiration-dependent passive silica accumulation in cucumber (<i>Cucumis sativus</i>) under varying soil silicon availability
Notice bibliographique
Résumé
Regulation of the uptake of silicon (Si) varies among plant species; some species may passively transport Si, through transpiration, from soils to shoots, while others actively transport silica and deposit it in leaf tissues at high concentrations. Cucumber ( Cucumis sativus L.) accumulates moderate amounts of silica in leaves, but the relative importance of passive and active processes pertaining to silica accumulation is poorly understood. In a factorial experiment with cucumber seedlings, we manipulated transpiration rates by changing humidity and air movements around pot-grown plants receiving a daily supply of solutions containing 0, 1, 1.5, and 2 mmol Si·L–1. Higher transpiration rates resulted in significantly greater Si per unit leaf mass after 4 days, suggesting that passive processes affect the rate of silica accumulation. Actual silica accumulation during the 4-day period was significantly higher than the expected accumulation attributable to passive transport alone in 1 and 1.5 mmol Si·L–1 treatments, while passive processes alone could account for the actual silica accumulation at 2 mmol Si·L–1. We conclude that the relative importance of active and passive processes in silica deposition in cucumber leaves depends on transpiration rates and the balance between soil Si availability and plants’ demands for Si.
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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 | 0,001 |
| 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 ».