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Enregistrement W2161427623 · doi:10.1139/b03-129

Plant adaptations to overwintering stresses and implications of climate change

2003· article· en· W2161427623 sur OpenAlexvenueno aff
Annick Bertrand, Yves Castonguay

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Botany · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to water stress
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverwinteringAdaptation (eye)Climate changeDesiccationAbiotic componentBiologyFrost (temperature)EcologyLocal adaptationGlobal warmingEnvironmental scienceGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Winter survival is a complex trait that does not solely rely on the plant's ability to withstand the direct effects of extreme cold temperatures. During long overwintering periods, plants are exposed to multiple abiotic (ice encasement, frost heave, desiccation, anoxia) and biotic (snow mould and other psychrophylic pathogens) stresses. Tolerance to these various stresses is based in part on shared adaptive traits and, consequently, cross-adaptation to environmental stresses is a key aspect of plant adaptation to cold. Increasing evidence of multiple functions for stress-induced proteins in overwintering plants confirms the need for a global approach in the analysis of adaptive mechanisms. From that perspective, the valorization of rapidly increasing knowledge on the molecular and genetic basis of plant and microbe adaptations to cold will demand multidisciplinary collaborations. Climate change will also need to be taken into account to identify the adaptive traits that will be required for agricultural and forest plants to survive winter in the future. More studies at the global and regional scales will be needed to assess the potential impact of climate warming on plant adaptation to winter and their interactions with low-temperature pathogens.Key words: cold adaptation, psychrophylic microorganisms, climate change, fall dormancy, low-temperature plant–microbe interactions, cold-adaptation genomics.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,727
Score d'incertitude au seuil0,885

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations51
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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