MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2560669704 · doi:10.1139/cjb-2016-0154

Germination characteristics of <i>Gymnocalycium monvillei</i> (Cactaceae) along its entire altitudinal range

2016· article· en· W2560669704 sur OpenAlexvenueno aff
Karen Bauk, Joel Flores, Cecilia Ferrero, Reyes Pérez-Sánchez, M. Laura Las Peñas, Diego E. Gurvich

Notice bibliographique

RevueBotany · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotanical Research and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
Mots-clésGerminationBiologyCactusAltitude (triangle)BotanyHorticultureEnvironmental factorDarkness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Germination characteristics are important for understanding how species cope with environmental variation. The aims of this work were to analyze the effect of different temperatures (25 and 32 °C), water potentials (0, −0.2, −0.4, and −0.6 MPa), and light conditions (light vs. darkness) on the germination of five populations of the cactus Gymnocalycium monvillei (Lem.) Britton & Rose along its entire altitudinal distribution. The experiments to assess the effects of temperature, water potential, and light conditions were performed in germination chambers, and total germination (%) and mean germination time (T50) were recorded. Germination decreased in provenances from higher to lower altitudes, and the effect was very pronounced at temperatures of 32 °C. For all of the altitudinal provenances, germination decreased with lower water potential, with this effect being more pronounced at 32 °C. On the other hand, provenances at lower altitudes were less affected by lower water potentials than higher provenances. Provenances at all altitudes showed very low germination under dark conditions. T50 did not vary among altitudinal provenances at a temperature of 25 °C, but at 32 °C germination was slower at intermediate altitudes. Our results show that germination characteristics differ considerably among altitudinal provenances and seem to be important in determining the capacity of the species to inhabit such a broad gradient.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations35
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBotanyMême sujetBotanical Research and ApplicationsTravaux en français237 207