Environmental conditions affect phenolic content and antioxidant capacity of leaves and fruit in wild partridgeberry (<i>Vaccinium vitis-idaea</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Partridgeberry (Vaccinium vitis-idaea L.) is a good source of food and pharmaceutical ingredients, for which cultivation interest is increasing in North America. Nutrition-oriented breeding programs will benefit from an understanding of how the environment affects the biochemical traits of interest in wild populations. Total phenolic content (TPC) and antioxidant capacity (AC) as measured by the ability to capture free radicals were evaluated simultaneously in leaves and fruit of 56 wild populations across Newfoundland and Labrador, Canada. We tested variation in TPC and AC as a function of eight environmental factors, which showed different effects in leaves and fruit. Contrary to our expectations, TPC was not correlated with AC in either leaves or fruit, and mean TPC and AC were higher in fruit than in leaves. We propose a series of environment-based models for the selection of wild populations. Models for fruit involved ecoregion, temperature, and coastal proximity, and explained up to 51% of variation. While leaf models included surface water pH and sensitivity to acid rain, explaining up to 31%. We conclude that wild population selection in the province should target the North Shore Forest ecoregion and warm temperatures for fruit; and regions with low water alkalinity and pH > 6.6 for leaves.
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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 ».