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Enregistrement W2592774578 · doi:10.1111/nph.14519

Community recommendations on terminology and procedures used in flooding and low oxygen stress research

2017· letter· en· W2592774578 sur OpenAlexaff
Rashmi Sasidharan, Julia Bailey‐Serres, Motoyuki Ashikari, Brian J. Atwell, Timothy D. Colmer, Kurt Fagerstedt, Takeshi Fukao, Peter Geigenberger, Kim H. Hebelstrup, Robert D. Hill, Michael J. Holdsworth, Abdelbagi M. Ismail, Francesco Licausi, Angelika Mustroph, Mikio Nakazono, Ole Pedersen, Pierdomenico Perata, Margret Sauter, Ming‐Che Shih, Brian K. Sorrell, Gustavo G. Striker, Joost T. van Dongen, James Whelan, Shi Xiao, Eric J. W. Visser, Laurentius A. C. J. Voesenek

Notice bibliographique

RevueNew Phytologist · 2017
Typeletter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to water stress
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesVillum Fonden
Mots-clésTerminologyFlooding (psychology)Stress (linguistics)Environmental sciencePsychologyLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Apart from playing a key role in important biochemical reactions, molecular oxygen (O2) and its by-products also have crucial signaling roles in shaping plant developmental programs and environmental responses. Even under normal conditions, sharp O2 gradients can occur within the plant when cellular O2 demand exceeds supply, especially in dense organs such as tubers, seeds and fruits. Spatial and temporal variations in O2 concentrations are important cues for plants to modulate development (van Dongen & Licausi, 2015; Considine et al., 2016). Environmental conditions can also expand the low O2 regions within the plant. For example, excessive rainfall can lead to partial or complete plant submergence resulting in O2 deficiency in the root or the entire plant (Voesenek & Bailey-Serres, 2015). Climate change-associated increases in precipitation events have made flooding a major abiotic stress threatening crop production and food sustainability. This increased flooding and associated crop losses highlight the urgency of understanding plant flooding responses and tolerance mechanisms.Timely manifestation of physiological and morphological changes triggering developmental adjustments or flooding survival strategies requires accurate sensing of O2 levels. Despite progress in understanding how plants sense and respond to changes in intracellular O2 concentrations (van Dongen & Licausi, 2015), several questions remain unanswered due to a lack of high resolution tools to accurately and noninvasively monitor (sub)cellular O2 concentrations. In the absence of such tools, it is therefore critical for researchers in the field to be aware of how experimental conditions can influence plant O2 levels, and thus on the importance of accurately reporting specific experimental details. This also requires a consensus on the definition of frequently used terms.At the 15th New Phytologist Workshop on Flooding stress (Voesenek et al., 2016), community members discussed and agreed on unified nomenclature and standard norms for low O2 and flooding stress research. This consensus on terminology and experimental guidelines is presented here. We expect that these norms will facilitate more effective interpretation, comparison and reproducibility of research in this field. We also highlight the current challenges in noninvasively monitoring and measuring O2 concentrations in plant cells, outlining the technologies currently available, their strengths and drawbacks, and their suitability for use in flooding and low O2 research.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,654

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0130,014
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0070,004
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1960,136

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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations253
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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