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Enregistrement W2512016640 · doi:10.1139/cjb-2016-0185

Smoke originating from different plants has various effects on germination and seedling growth of species in Fescue Prairie

2016· article· en· W2512016640 sur OpenAlexaffvenue
Lei Ren, Yuguang Bai

Notice bibliographique

RevueBotany · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Parasitism and Resistance
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesChina Scholarship Council
Mots-clésGerminationSeedlingBiologyAgronomyStrawForbHaySmokeArtemisiaFestucaDarknessBotanyHorticulturePoaceaeGrasslandChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little is known about how smoke, an important germination cue, influences seed regeneration of species in Fescue Prairies. Whether germination and seedling growth responses vary with smoke produced from different materials is still ambiguous. In this study, seeds of four forbs from a Fescue Prairie were primed in serial dilutions of aqueous smoke solutions produced from alfalfa (Medicago sativa L.), prairie hay (Festuca hallii (Vasey) Piper), and wheat straw (Triticum aestivum L.), and incubated at 10–0 °C or 25–15 °C in a 12 h light – 12 h dark cycle or 24 h darkness for 49 d. Nonprimed seeds and those primed in distilled water were used as controls. Germination and radical length of Conyza canadensis (L.) Cronquist increased after priming in concentrated smoke-solutions derived from alfalfa, but decreased after priming in the same concentrated smoke solutions made from prairie hay and wheat straw at 25–15 °C in 24 h darkness. Smoke substituted for light improved germination of Artemisia ludoviciana Nutt. Our results indicate that the effect of smoke on seed germination and seedling growth was temperature- and light-dependent. It appears that smoke produced from alfalfa had different compounds that, in turn, had different germination and seedling growth responses as compared with the smoke produced from prairie hay and wheat straw.

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 enseignants0,735
Score d'incertitude au seuil0,112

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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