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Enregistrement W2529505118 · doi:10.12657/denbio.076.015

Xylem-fed maple sap accelerates balsam fir needle abscission and but can delay water loss in spring and autumn

2016· article· en· W2529505118 sur OpenAlexafffund
Mason T. MacDonald, Rajasekaran R. Lada, Rachel R. West, Karen L. Nelson

Notice bibliographique

RevueDendrobiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePlant-Derived Bioactive Compounds
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesAtlantic Canada Opportunities Agency
Mots-clésAbscissionBalsamXylemMaplePostharvestBiologyHorticultureBotanyAceraceae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Postharvest balsam fir trees are known to suffer a number of problems that may be linked to abscission rates, such as dehydration or wounding.By definition, postharvest balsam fir trees are also detached from roots and will no longer be supplied certain root derived factors normally translocated via the xylem.Resupplying those root derived factors may delay abscission.The objective of this experiment was to take sap from a root intact species (i.e.Acer saccharum L) and add it to the water supply of balsam fir branches.Further, the effect of reverse osmosis and autoclaving the sap supply will be explored.The experiment was conducted once in spring and again in autumn to examine seasonal changes in needle abscission.The only hormones found in the maple sap were ABA and its metabolites, with PA (163.0 ng g -1 ) being the primary metabolite present.Needle retention was higher in branches harvested in autumn, as long as they were provided a sap that did not undergo RO.If the sap had undergone RO, then needle retention was slightly decreased in autumn.Needle retention generally decreased as the concentration of maple sap in the water supply increased and this trend was accelerated if the sap had undergone RO.Autoclaving the sap successfully delayed the length of time for water consumption to decrease, but this unexpectedly did not translate into improved needle retention.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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