Using Infrared Thermography to Study Freezing in Plants
Notice bibliographique
Résumé
Factors that determine when and to what extent a plant will freeze are complex. Although thermocouples have served as the main method of monitoring the freezing process in plants, infrared (IR) thermography offers distinct advantages and the use of this latter technology has provided new insights on the processes of ice nucleation and propagation. This technology is based on the fact that freezing is an exothermic event. The temperature and spatial resolution of a high-resolution IR camera has enabled researchers to clearly define initial sites of nucleation as well as monitor the ice front as it spreads into surrounding tissues. Ice nucleation is induced by both extrinsic and intrinsic nucleators. Ice nucleation-active bacteria and moisture are two major extrinsic agents. In herbaceous plants, the influence of extrinsic ice nucleators on ice nucleation can be moderated by thick cuticles or the application of synthetic hydrophobic barriers. The situation in woody plants, however, is different. Woody plants appear to possess native, intrinsic nucleating agents that are as active as many extrinsic agents. However, the identity of the intrinsic nucleating agents in woody plants is not known. Despite the presence of intrinsic nucleating agents, barriers exist in woody plants that inhibit growth of ice from older stems into primary, lateral appendages. This is important because many tissues in woody plants that are frost-sensitive are flowers and primary, elongating shoot tissues that arise from buds attached to older stems. Pictures derived from video segments of the freezing process and data on the ability to block nucleation through the use of hydrophobic kaolin are provided.
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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 ».