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Enregistrement W2184709640 · doi:10.3389/fpls.2015.00948

Five willow varieties cultivated across diverse field environments reveal stem density variation associated with high tension wood abundance

2015· article· en· W2184709640 sur OpenAlexafffundabout
Nicolas Berthod, Nicholas J. B. Brereton, Frédéric E. Pitre, Michel Labrecque

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioenergy crop production and management
Établissements canadiensEspace pour la vieUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesBioFuelNet Canada
Mots-clésWillowShort rotation coppiceCultivarBiomass (ecology)XylemLigninBiologyBioenergyAbiotic componentBiofuelAgronomyCoppicingBotanyHorticultureWoody plantBiotechnologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainable and inexpensive production of biomass is necessary to make biofuel production feasible, but represents a challenge. Five short rotation coppice willow cultivars, selected for high biomass yield, were cultivated on sites at four diverse regions of Quebec in contrasting environments. Wood composition and anatomical traits were characterized. Tree height and stem diameter were measured to evaluate growth performance of the cultivars according to the diverse pedoclimatic conditions. Each cultivar showed very specific responses to its environment. While no significant variation in lignin content was observed between sites, there was variation between cultivars. Surprisingly, the pattern of substantial genotype variability in stem density was maintained across all sites. However, wood anatomy did differ between sites in a cultivar (producing high and low density wood), suggesting a probable response to an abiotic stress. Furthermore, twice as many cellulose-rich G-fibers, comprising over 50% of secondary xylem, were also found in the high density wood, a finding with potential to bring higher value to the lignocellulosic bioethanol industry.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,178 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations18
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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